SDM - Gerente de Entrega de Serviços (SDM) de Dados e Análise

Requisitos 5+ anos de experiência na carreira Data Analysis Arquitetura de Dados RFP Artificial Intelligence FinOps Tarefas e Responsabilidades Hard Skills (Competências Técnicas e de Gestão) 1. Engenharia de Requisitos e Scoping de Soluções (Novo) Design de Soluções de Dados: Capacidade de sentar com o cliente na fase de discovery, entender o problema de negócio e, junto com os arquitetos, desenhar o escopo técnico (MVP vs. Solução Ideal). Estruturação de Propostas e RFPs: Habilidade para redigir propostas técnicas claras, detalhando premissas, entregáveis, cronogramas, matriz de responsabilidades (RACI) e estimativas de esforço técnico.

2. Ecossistema de Data & Analytics e IA Pipeline e Arquitetura de Dados: Entendimento de Data Lakes, Lakehouses e processos de ETL/ELT para validar se a arquitetura proposta faz sentido financeiro e operacional para o cliente. IA Tradicional e Generativa (LLMs/RAG): Conhecimento técnico conceitual para questionar e validar a viabilidade de uma IA. O SDM precisa saber se a demanda de LLM do cliente exige um desenvolvimento do zero, um Fine-Tuning ou uma arquitetura RAG , pois o custo e o prazo de cada proposta mudam drasticamente.

3. Governança, Compliance e Precificação (Reforçado) Governança de Dados e IA desde o Design ( By Design ): Incluir pilares de LGPD, qualidade de dados e explicabilidade da IA já no desenho da proposta comercial, vendendo isso como um diferencial competitivo da consultoria. FinOps e Precificação de Projetos: Habilidade para estimar não apenas as horas do time (fábrica de software/dados), mas os custos de consumo de nuvem (AWS, Azure, GCP) e consumo de APIs de LLMs, evitando que a proposta nasça com prejuízo para a consultoria.

4. Metodologias de Entrega e Modelos de Contrato Saber dimensionar propostas para diferentes formatos comerciais: Time & Materials (Escopo Aberto/Ágil) ou Fixed Price (Escopo Fechado), sabendo como mitigar os riscos de cada modelo em projetos de dados.

5. Gestão dos contratos/projetos vigentes (Custo, margem e Receita) Fazer o acompanhamento e a gestão física dos projetos (Custos, Margens e Receita) Garantir as entregas acordadas. Avaliar e mitigar riscos nos projetos Controlar Escopo e negociar change quando necessário

Soft Skills (Competências Comportamentais e Relacionais) 1. Escuta Ativa Consultiva (O "Ouvido de Vendedor") Capacidade de ouvir o cliente na fase de pré-vendas e ler "as entrelinhas". Muitas vezes o cliente pede uma IA Generativa de última geração, mas a real dor dele é a falta de relatórios básicos estruturados. O SDM precisa capturar isso para direcionar a proposta ideal.

2. Facilitação e Liderança Colaborativa (SDM + Arquitetos) Habilidade para liderar os arquitetos da equipe. O arquiteto foca na perfeição técnica; o SDM precisa mediar isso com a realidade orçamental e o prazo do cliente. O SDM guia o time técnico para que a proposta seja inovadora, mas altamente viável e lucrativa.

3. Gestão de Expectativas e Alinhamento de Escopo (Fator Hype) Saber blindar a consultoria já na proposta. Em IA e dados, o cliente costuma esperar "mágica". A soft skill aqui é a capacidade de estabelecer de forma transparente na proposta o que a tecnologia realmente pode entregar, evitando frustrações futuras e o famoso scope creep (aumento desenfreado de escopo).

4. Visão Comercial, Storytelling e Negociação Habilidade de Data Storytelling para defender a proposta técnica em comitês de compras do cliente. O SDM não apresenta apenas "tecnologia", ele apresenta como a arquitetura de dados e IA vai reduzir custos ou gerar receita para o cliente