[Hiring] Head of Data & AI @Rehva Tech

Role Description

Papel de liderança estratégica e técnica focado em construir a arquitetura de dados e o sistema por trás da ambição de Consumer Intelligence da empresa: dados enterprise seguros, modelos substituíveis, observabilidade e aprendizados que melhorem cada execução. Não é uma posição para manter um laboratório acadêmico isolado ou apenas selecionar modelos, mas sim para conectar diretamente pesquisa, dados e IA ao produto e às decisões reais dos clientes, sabendo quando avançar ou reduzir escopo.

Qualifications

• Arquitetura de Dados Enterprise: Profundidade em contratos de dados, linhagem (lineage), ontologias, qualidade, integração e ambientes corporativos complexos.
• Sistemas de ML/LLMs: Conhecimento profundo em sistemas modernos de IA, abrangendo evals, RAG/memória, agentes, roteamento de modelos (model routing) e técnicas de adaptação justificadas.
• MLOps e Observabilidade: Domínio em rastreamento de experimentos (experiment tracking), identificação de desvios (drift), processos de release/rollback, controle de custo, latência e resposta a incidentes.
• Segurança e Governança: Capacidade de garantir a segurança técnica e governança de dados/AI, atuando em parceria direta com times de Security, Trust e Legal.
• Desenho Experimental: Sólida base em pesquisa aplicada, calibração, baselines, análise de falhas e tradução de conceitos científicos para funcionalidades de produto.
• Inglês avançado/fluente: Comunicação em inglês para acompanhar pesquisas de ponta, fornecedores internacionais e novos modelos do mercado.

Requirements

• Transição de Liderança: Garantir a continuidade e evolução da capacidade de Data & AI durante a transição da liderança atual.
• Arquitetura Enterprise: Liderar a arquitetura de dados da camada de Consumer Intelligence (contratos, lineage, ontologias, qualidade, permissões, tenant boundaries e acesso progressivo).
• Learning Control Plane: Gerenciar a estrutura de aprendizado do sistema, incluindo traces, evals, model routing, observabilidade, human review, abstention, outcomes, calibração e custos.
• Pesquisa Aplicada: Conduzir a agenda de Research & ML aplicada a decisões de produto e cliente, estabelecendo baselines, comparadores, falsificadores e critérios rígidos de release.
• Criação de Primitivos: Converter falhas e aprendizados de campo em componentes reutilizáveis, evals, workflows, políticas, runbooks e memória de plataforma.
• Desenvolvimento do Time: Formar e guiar uma equipe de alta performance que tome boas decisões técnicas com autonomia, sem depender do Head ou do CEO para cada passo.

Benefits

• Modalidade: Remoto.
• Regime de contratação: PJ.

Soft Skills

• Julgamento de Escopo (Scope Judgment): Capacidade de reduzir o escopo de projetos complexos de IA sem destruir o valor de negócio.
• Julgamento de Tempo (Time Judgment): Habilidade para identificar urgências, riscos e incógnitas (unknowns) antes de firmar compromissos de entrega.
• Julgamento de Qualidade (Quality Judgment): Rigor para definir critérios de avaliação (evals), limites de falha (failure boundaries), releases e estratégias de rollback.
• Foco no Valor do Cliente (Customer-Value Judgment): Mentalidade obstinada em conectar a tecnologia diretamente a uma decisão, ação e resultado real para o cliente.
• Visão de Sistemas (Systems Judgment): Capacidade de olhar para uma falha ou caso local isolado e transformá-lo em um sistema ou primitivo reutilizável na plataforma.
• Transparência: Conforto em dizer "ainda não sabemos" e capacidade de transformar a incerteza técnica em um teste ou experimento estruturado.