Pessoa Gerente de Engenharia de Sistemas

Responsável por liderar equipes de Engenharia de Software, garantindo a excelência técnica, disponibilidade, segurança e evolução das plataformas. Atua como o elo estratégico que conecta a visão de médio prazo de Produto com a execução técnica de curto prazo, trabalhando em parceria com PMs para pavimentar o futuro da plataforma e apoiando o time junto aos POs para garantir entregas de alto valor a cada ciclo. Impulsiona a eficiência do time e o valor do produto através da adoção estratégica e segura de Inteligência Artificial.

Responsabilidades e Atribuições

• Liderar, desenvolver e engajar engenheiros de software e lideranças técnicas, promovendo uma cultura de alta performance, colaboração e foco no produto.
• Acelerar a engenharia com IA: Fomentar e liderar a adoção de ferramentas de IA generativa e de assistência de desenvolvimento (como copilots, geração automatizada de testes e documentação) para maximizar a produtividade e a qualidade do time.
• Habilitar soluções com IA no produto: Colaborar de perto com Produto na viabilização, desenho arquitetural e implementação de recursos inteligentes (como personalização, modelos preditivos e IA generativa), garantindo que as soluções sejam escaláveis, seguras e eficientes em termos de custo.
• Atuar em parceria de médio prazo com Product Managers (PMs): antecipar necessidades de arquitetura, avaliar viabilidade técnica do roadmap futuro e preparar a fundação tecnológica para o que será construído nos próximos trimestres.
• Garantir a fluidez do curto prazo junto aos Product Owners (POs): apoiar o time de engenharia no refinamento técnico detalhado das tarefas, garantindo que os itens prontos para a sprint (definition of ready) estejam tecnicamente claros, viáveis e sem impedimentos.
• Equilibrar o backlog de produto com as necessidades técnicas (arquitetura, redução de débitos técnicos, qualidade e segurança), garantindo evolução tecnológica sustentável.
• Garantir a aplicação consistente de padrões de arquitetura, desenvolvimento, infraestrutura e qualidade técnica nas entregas de produto.
• Monitorar indicadores de saúde do produto e da engenharia, integrando métricas operacionais com indicadores de eficiência de entrega (ex: DORA Metrics e lead time de features).
• Promover alinhamento técnico e de produto entre squads, mitigando dependências e incentivando o reaproveitamento de soluções.
• Gerenciar incidentes de forma ágil, minimizando impactos para o usuário final e garantindo a estabilidade e a experiência de uso do produto.

Requisitos e Qualificações

• Ensino Superior completo em Engenharia de Software, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
• Experiência sólida em desenvolvimento e arquitetura de software de alta escala.
• Experiência comprovada em liderança de equipes multidisciplinares de tecnologia.
• Experiência prática ou vivência com a introdução de IA no dia a dia da engenharia (ferramentas de codificação baseadas em IA) e/ou entrega de produtos de software que consumam serviços/modelos de IA.
• Forte vivência em ambientes ágeis com papéis distintos de Produto (PM e PO), demonstrando habilidade em navegar entre o planejamento tático e o estratégico.
• Capacidade demonstrada de alinhar objetivos de engenharia aos objetivos de curto, médio e longo prazo do negócio.
• Experiência com arquitetura de sistemas distribuídos, integrações complexas e ambientes cloud.

Competências Técnicas

• Arquitetura de microsserviços, APIs, mensageria e arquiteturas orientadas a eventos.
• Fundamentos de Arquitetura de IA: Integração de sistemas com modelos de Machine Learning e APIs de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), práticas de caching, controle de custos de tokens e tratamento de dados.
• Desenvolvimento de software utilizando linguagens modernas (Java, Node.js, Go ou Python).
• Cloud Computing (AWS, Azure e/ou Google Cloud) e containers (Docker/Kubernetes).
• Práticas de DevOps, observabilidade (APM, logs, tracing) e cultura SRE.
• Métricas de fluxo e de engenharia (DORA Metrics, Flow Metrics) com foco na melhoria contínua da capacidade de entrega do time.

Competências Comportamentais

• Mentalidade de Experimentação e Inovação: Curiosidade e proatividade para testar e validar novos caminhos tecnológicos, especialmente no ecossistema de inteligência artificial.
• Habilidade de transição de contexto: facilidade para discutir a estratégia de negócios e evolução da plataforma com PMs e, logo em seguida, apoiar o time na resolução técnica de problemas da sprint corrente com POs.
• Visão orientada a Produto e Negócio: capacidade de enxergar o código como meio para gerar valor para o cliente final.
• Comunicação bidirecional fluida: facilidade para traduzir desafios complexos de engenharia para áreas de negócio e vice-versa.
• Liderança inspiradora com foco em desenvolvimento de pessoas e mentoria técnica.

Diferenciais

• Certificações ou pós-graduação em Gestão de Engenharia (Engineering Management), Gestão de Produtos ou Inteligência Artificial Aplicada.
• Histórico de atuação em produtos de alta escala com foco em plataformas digitais ou meios de pagamento.