AI Product Manager - International Tech Hub (JN -012026-6918524) Lisbon, Portugal
Job Summary/Introduction
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Description
Candidate's Profile
Procuramos um/a Product Manager - AI para integrar uma equipa nova, um Tech Hub de Inteligência Artifical, desenhado maioritatriamente para o mercado internacional. Este cargo exige conhecimentos sólidos na gestão de produtos e use cases de sucesso com base em implementação de inteligência artificial.
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Description
- Priorizar as iniciativas de IA com base no impacto, na viabilidade e nos objetivos estratégicos.
- Traduzir os desafios de negócio em casos de utilização claros de IA/DnA, garantindo viabilidade técnica e valor mensurável.
- Gerir o backlog e o roadmap do produto para garantir a entrega dentro do prazo.
- Liderar a gestão completa dos POC: âmbito, avaliação de dados, coordenação com parceiros, experimentação e avaliação de resultados.
- Coordenar as atividades de ativação: comunicação, integração e suporte.
- Alinhar o desenvolvimento de produtos com os requisitos de negócio e as expectativas do cliente.
- Trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados, engenheiros de ML e especialistas no assunto para definir os requisitos da solução e garantir a implementação bem-sucedida do modelo.
- Monitorizar as métricas de adoção e desempenho para impulsionar a melhoria contínua.
- Definir métricas de sucesso para as entregas de IA e garantir a aplicação de princípios responsáveis de IA e de governação de dados.
Candidate's Profile
Requisitos:
- Licenciatura ou mestrado em Gestão, Engenharia, Ciência de Dados ou áreas afins.
- 5+ anos de experiência comprovada em gestão de produto, idealmente IT
- Experiência prática com produtos de IA/ML ou análise avançada, idealmente condução de POCs ou MVPs num ambiente empresarial.
- Fluência em inglês (escrito e falado)
Ainda:
- Conhecimento de metodologias ágeis (Scrum, Kanban).
- Familiaridade com ferramentas de gestão de produto (Jira, Confluence, Trello).
- Capacidade de interpretar dados e tomar decisões baseadas em insights.
- Um bom entendimento dos conceitos do ciclo de vida ML (pipelines de dados, experimentação, implantação de modelos, MLOps) é uma mais-valia.