Gerente de IA e Analytics - CLT
Modalidade: Híbrido
Localização: São Paulo (Zona Sul)
Interessados(as) enviar CV para ****** e ******
Sobre a empresa:
Health Tech responsável por fazer as melhores conexões para uma saúde melhor, a partir da transformação da gestão da saúde por meio da tecnologia. Trata-se da maior comunidade digital do setor da saúde. "Garantimos aos nossos clientes e fornecedores, soluções altamente voltadas à governança dos processos, além de ser o principal canal de vendas B2B no mercado de saúde."
Principais Responsabilidades:
Definição de Arquitetura e Visão do Produto de Analytics/Dados:
A partir dos dados e volumes transacionados, desenvolver soluções que automatizem rotinas, ofereçam insights estratégicos na jornada do usuário e utilizem algoritmos supervisionados e não supervisionados. O principal objetivo é criar novas ofertas e receitas, aumentar a eficiência operacional dos clientes e impulsionar o volume negociado nas plataformas.
Identificar e priorizar oportunidades de IA, ML e Analytics que tragam valor para o negócio e resolvam problemas reais dos usuários. Definir uma visão clara do produto, assegurando que a equipe compreenda os objetivos de curto e longo prazo e as metas orientadas por dados.
Gestão do Ciclo de Vida do Produto
Planejar e executar o roadmap do produto, desde a fase de descoberta até o lançamento, garantindo uma visão integrada de IA e Dados. Monitorar o desempenho e o impacto das funcionalidades lançadas, utilizando análises para ajustes no roadmap e novas decisões estratégicas.
Tradução de Necessidades de Negócio em Requisitos Técnicos
Liderar equipes de dados, engenheiros de machine learning e desenvolvedores para converter necessidades de negócio em requisitos técnicos. Garantir que os modelos de IA sejam treinados com dados de alta qualidade, cumprindo critérios de performance e mantendo relevância analítica.
Priorização de Funcionalidades e Projetos
Tomar decisões baseadas em dados e insights analíticos para priorizar os recursos e funcionalidades de maior valor para o usuário e o negócio. Avaliar o custo-benefício de cada projeto, considerando o tempo de desenvolvimento, os recursos disponíveis e o impacto analítico no retorno.
Monitoramento, Avaliação e Otimização de Modelos
Definir métricas de sucesso para modelos de IA e indicadores-chave de desempenho (KPIs) analíticos, garantindo alinhamento com os objetivos do produto e da empresa. Acompanhar a performance dos modelos em produção e colaborar com o time técnico para ajustes e melhorias contínuas, quando necessário.
Atualização Constante em Tecnologias de IA, ML e Analytics
Manter-se atualizado com as últimas tendências em IA, ML e Analytics para adaptar o produto e incorporar inovações. Avaliar novas tecnologias e ferramentas analíticas que possam oferecer valor adicional ou melhorias ao produto.
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