Gerente Geral de Dados, Inteligência Artificial e Automação

A Azul busca um(a) Gerente Geral para consolidar Dados, Inteligência Artificial e Automação sob uma única liderança executiva. A posição responde por três frentes com impacto direto no resultado: uma plataforma de dados que sustenta decisões comerciais, operacionais e financeiras; um portfólio de I, generativa e preditiva, que já influencia pricing, manutenção, comercial e experiência do passageiro; e uma esteira de automação que retira trabalho manual da operação diária. Essa pessoa vai gerir um time multidisciplinar, terá assento em discussões de liderança e responderá pelo ROI, pela governança e pelo risco de cada uma das três frentes. Não é uma posição de retaguarda técnica: é uma posição que ajuda a decidir, junto às áreas estratégicas da empresa, onde a Azul aposta em tecnologia para crescer.

• Liderar a transição da arquitetura de dados do modelo pipeline-para-BI para um modelo orientado a data products, onde agentes de IA e Data Scientists consomem dados com contexto semântico, qualidade garantida e contratos definidos. · Definir e executar a estratégia de dados da Azul, cobrindo Data Engineering e Data Science, com o Snowflake como plataforma central. · Garantir disponibilidade, qualidade, segurança, governança e gestão de custos (FinOps) da plataforma de dados. · Conectar a estratégia de dados ao crescimento do negócio, atuando como parceiro de áreas como Comercial, Operações, Manutenção, Logística, Fidelidade e Finanças. · Gerir e desenvolver um time multidisciplinar de engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas. · Integrar a frente de Dados às demais áreas de TI — Arquitetura, Business Partners e Segurança da Informação. · Garantir a conformidade das práticas de dados com a LGPD, incluindo classificação, retenção e tratamento de dados pessoais. Inteligência Artificial · Definir e liderar a estratégia de IA da Azul, incluindo IA generativa e modelos preditivos aplicados à operação aérea. · Governar o portfólio de iniciativas de IA: priorização, avaliação de ROI, ética de uso e segurança da informação. · Acompanhar tendências de mercado e avaliar a adoção de novos modelos e tecnologias, com critério técnico e de negócio. Automação · Definir a estratégia e o modelo de governança de automação corporativa. · Gerir o portfólio de automações com foco em produtividade e redução de retrabalho, utilizando Power Platform, Python, UiPath e demais ferramentas do ecossistema. · Estabelecer critérios de priorização, padrões técnicos e métricas de sucesso (ex.: horas economizadas, redução de erros, tempo de ciclo) para iniciativas de automação.
• Domínio de Snowflake (arquitetura, otimização de custos, governança de dados). · Experiência com ecossistemas cloud (Azure, AWS ou GCP). · Conhecimento de bancos de dados relacionais e não-relacionais (SQL, MongoDB, entre outros). · Experiência com ferramentas de BI e visualização de dados. · Vivência com plataformas de automação (UiPath, Power Automate ou similares). · Conhecimento de boas práticas de MLOps e do ciclo de vida de modelos de ML/IA. · Inglês avançado, para reuniões com fornecedores, leitura de documentação técnica e apresentações a parceiros internacionais. · Vivência com camadas semânticas, data contracts e catálogo de dados com metadados ricos (Snowflake Cortex, dbt Semantic Layer ou equivalentes); conhecimento de LLMOps e frameworks de avaliação de modelos em produção (LangSmith, Ragas ou equivalentes); experiência com observabilidade de dados (data quality monitoring, data SLAs e alertas proativos). Comportamentais · Experiência liderando times multidisciplinares e multiculturais. · Capacidade comprovada de traduzir estratégia de negócio em roadmap técnico executável. · Influência transversal, com histórico de atuação em estruturas matriciais e múltiplos stakeholders. · Mentalidade orientada a resultado e gestão por dados. · Comunicação executiva, com experiência apresentando para C-level e conselho. · Adaptabilidade e senso de urgência compatíveis com o ritmo de uma companhia aérea. Formação e Experiência Mínima · Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas correlatas. · Pós-graduação ou MBA em Gestão, Dados ou Tecnologia é diferencial. · 10 a 15 anos de experiência em tecnologia, com ao menos 5 anos em posições de liderança em Dados/IA. Diferenciais Desejáveis · Experiência prévia em setores de alto volume transacional e dados em tempo real (aviação, varejo, fintech, telecom). · Vivência com Claude, GPT ou outras plataformas de IA generativa em produção. · Experiência e certificações em Snowflake, Azure, AWS ou GCP. · Experiência liderando transições de arquitetura de dados — de ambientes legados ou orientados a BI para plataformas modernas de data products.