<span><strong>FDE, PROFISSIONAL DO AGORA!<br><br></strong>Missão<br><br>Transformar uma pergunta da liderança do cliente em uma solução de dados e IA que roda em produção, é usada no dia a dia e gera um ganho que o próprio cliente declara. Como Pleno, você é dono do caso de uso, da pergunta ao ROI medido, e conduz esse caminho com autonomia.<br><br>O que você resolve<br><br>A IA para no piloto porque ninguém é dono do caminho até a produção: o dado está espalhado, a métrica significa coisas diferentes em cada área e a adoção fica sem responsável. Você fecha essa distância, embarcado na área de negócio do cliente, sobre a plataforma de dados que ele já tem.<br><br>O que você entrega<br><br><ul><li>Discovery conduzido de forma autônoma: mapa das perguntas reais da área usuária e do número que ela quer mover, com baseline medido antes de construir.</li><li>Camada semântica e métricas acordadas entre as áreas, negociando as definições com os donos de cada área.</li><li>Agentes de dados configurados e colocados em produção nas plataformas parceiras: Databricks (Genie, Agent Bricks), Microsoft Fabric (Data Agent, Copilot Studio), Snowflake Cortex, Claude ou Amazon Bedrock.</li><li>Integrações leves quando a configuração não basta: Python, APIs e MCP.</li><li>Conjunto de avaliação do agente, taxa de acerto e monitoramento contínuo, com ciclos de melhoria a partir dos erros observados.</li><li>Governança aplicada: permissões, segurança por linha e coluna, origem rastreável e LGPD.</li><li>Rollout, treinamento do time do cliente e painel de adoção.</li><li>Medição mensal do ganho contra o baseline, declarada pelo cliente.</li><li>Padrões reutilizáveis registrados para virar acelerador.</li><li>Apoio técnico a FDEs em formação: revisão de entregas e atuação como padrinho em módulos da trilha.<br><br></li></ul>Requisitos obrigatórios<br><br><ul><li>2 anos ou mais em dados ou IA (engenharia de dados, analytics engineering, BI ou ciência de dados). </li><li>SQL avançado e modelagem dimensional ou semântica.</li><li>Python sólido para integrações, automações e testes.</li><li>Experiência prática com pelo menos uma plataforma parceira: Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake ou AWS.</li><li>Ter colocado em produção ao menos uma solução usada por usuários de negócio no dia a dia, com participação direta na entrega.</li><li>Conduzir conversa com área de negócio e liderança de forma autônoma: perguntar, discordar, negociar definições e apresentar resultado.</li><li>Experiência prática com RAG, engenharia de prompts, avaliação de LLM e governança de dados, tendo aplicado esses conceitos em solução real (não apenas conhecimento teórico).<br><br></li></ul>Diferenciais<br><br><ul><li>Certificação Databricks, Microsoft, Snowflake ou AWS.</li><li>Experiência com MCP, orquestração de agentes ou Claude Code.</li><li>Agente de dados ou LLM em produção com eval estruturado.</li><li>Vivência em um setor (serviços financeiros, agro, varejo).</li><li>Experiência em consultoria ou em função técnica voltada a cliente.</li><li>Experiência prévia orientando profissionais mais juniores.<br><br></li></ul>Núcleo e ênfase<br><br>Todo FDE tem o núcleo comum: negócio do caso de uso, SQL e camada semântica, agente em plataforma parceira, produção, adoção e medição de ROI. O Pleno já atua no núcleo completo e aprofunda uma ênfase:<br><br><ul><li>Dados: pipelines, modelagem, governança profunda.</li><li>IA: Python, MCP, evals, integração em software.<br><br></li></ul>O que não é responsabilidade do FDE<br><br><ul><li>Pipelines de ingestão complexos e migração de legado: engenheiro de dados do pod.</li><li>Integrações pesadas, tools e harness complexos: AI Engineer. </li><li>Modelos de machine learning: cientista de dados.</li><li>Vender e priorizar o portfólio da conta: SA e AE.<br><br></li></ul>Como você é medido<br><br>Solução em produção, tempo até o primeiro ganho, adoção (quem deveria usar, usa), acerto do agente, ROI declarado pelo cliente contra o baseline e reuso de padrões e aceleradores. Não por horas, linhas de código ou entregas.<br><br>Desenvolvimento e crescimento<br><br>O Pleno entra com experiência prática e passa por um onboarding no método Dataside (30-60-90 dias), com foco em:<br><br><ul><li>Método Dataside e conduta de campo.</li><li>Camada semântica e governança.</li><li>Agentes nas plataformas parceiras e evals.</li><li>Integração, produção e adoção.<br><br></li></ul>O primeiro caso é acompanhado por um padrinho, e a partir do segundo o Pleno conduz sozinho. A progressão para Sênior se dá por evidência: múltiplos casos em produção com ROI declarado, aceleradores adotados por outros times e mentoria de FDEs em formação.<br><br>Modelo de trabalho<br><br>Alocado no cliente, com contrato mensal e meta de resultado. Parte relevante do tempo junto da área de negócio, presencial ou remoto.<button><span><span><span>…</span><span> mais</span></span></span></button></span>