About this role
Resumo da posição: Localização: Nestlé Sede Área/Stream: IT & Digital Reporte : Data Engineering Governance Manager Modalidade: Teletrabalho Existe candidato Mapeado? Não Um dia na vida de... - Liderar a estratégia técnica, sustentação, evolução e confiabilidade dos produtos de Ciência de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial da Nestlé Brasil. - Garantir disponibilidade, desempenho, escalabilidade, segurança e continuidade operacional dos modelos, pipelines de Machine Learning e aplicações analíticas em produção. - Atuar como referência técnica para as equipes de Data Science, Machine Learning Engineering e MLOps, promovendo excelência operacional e melhores práticas. - Estabelecer e evoluir capacidades de monitoramento e observabilidade para dados, modelos, pipelines e serviços de inferência, assegurando detecção proativa de riscos e degradações. - Garantir a qualidade, relevância e performance contínua dos modelos através de processos de monitoramento, validação, retraining e governança do ciclo de vida. - Liderar a evolução tecnológica e otimização dos ambientes de IA, promovendo eficiência operacional, escalabilidade e racionalização de custos. - Desenvolver e liderar equipes de Data Science, Machine Learning Engineering e MLOps, promovendo crescimento técnico, colaboração e alta performance. O que vai contribuir para seu sucesso? Requisitos obrigatórios: - Graduação em áreas relacionadas à Tecnologia, Engenharia, Matemática, Estatística ou correlatas. - Experiência em liderança técnica ou gestão de equipes de Ciência de Dados, Machine Learning Engineering, Inteligência Artificial ou áreas correlatas. - Experiência na sustentação, operação e evolução de modelos de Machine Learning, produtos de IA e aplicações analíticas em ambientes corporativos. - Experiência em Machine Learning Engineering, MLOps e governança do ciclo de vida de modelos em produção. - Experiência com monitoramento, observabilidade, confiabilidade operacional e gestão de incidentes em soluções de IA e Machine Learning. - Experiência com Python, SQL e ecossistemas modernos de Ciência de Dados e Machine Learning. - Experiência em plataformas de Analytics e IA, como Databricks, Snowflake ou tecnologias equivalentes. - Experiência na liderança de equipes multidisciplinares e desenvolvimento de talentos. - Forte capacidade de comunicação e influência junto a públicos técnicos, executivos e áreas de negócio. - Experiência em colaboração com times de Engenharia de Dados, Arquitetura, Governança, Segurança e Produtos de Dados. - Inglês avançado ou fluente.