Product Owner

Principais responsabilidades Estratégia de produto Definir visão, estratégia e roadmap para produtos baseados em Inteligência Artificial. Transformar problemas organizacionais e oportunidades de negócio em hipóteses de produto. Priorizar iniciativas considerando valor, viabilidade técnica, risco, custo e capacidade de execução. Definir objetivos, métricas de sucesso e critérios de adoção. Avaliar continuamente quais iniciativas devem evoluir de experimentos para produtos escaláveis. Identificar oportunidades de reutilização de capacidades entre diferentes produtos. Trabalhar com visão de plataforma quando componentes ou capacidades puderem ser compartilhados entre múltiplas soluções. Construir business cases e apoiar decisões de investimento em novas iniciativas. Product Discovery Conduzir discovery de produtos técnicos envolvendo engenharia, arquitetura, negócio e usuários. Mapear processos existentes antes de propor soluções utilizando Inteligência Artificial. Identificar claramente quais problemas realmente justificam utilização de LLMs ou agentes. Estruturar hipóteses e experimentos para validar valor antes de grandes investimentos. Trabalhar com protótipos e provas de conceito quando necessário. Definir critérios claros para evolução de POCs para produtos. Avaliar impactos técnicos, operacionais e organizacionais das soluções propostas. Gestão de produtos de IA Compreender as particularidades de produtos baseados em sistemas não determinísticos. Definir métricas específicas para agentes e aplicações utilizando LLMs. Trabalhar com critérios de qualidade, precisão, consistência e taxa de sucesso. Definir estratégias de avaliação e acceptance criteria para funcionalidades de IA. Apoiar a construção de datasets e cenários de avaliação. Utilizar dados de produção para identificar padrões de falha e oportunidades de evolução. Acompanhar custo por execução, consumo de tokens, latência e utilização de modelos. Avaliar trade-offs entre qualidade, velocidade, autonomia e custo. Participar de decisões relacionadas à escolha e roteamento de modelos. AI Agents e Agentic Workflows Compreender arquiteturas baseadas em agentes, ferramentas e workflows. Participar da definição de responsabilidades e limites de atuação dos agentes. Trabalhar com AI Product Engineers na definição de agentic workflows. Compreender conceitos de tool calling, agent routing, context management e memory. Definir situações que exigem human-in-the-loop. Estabelecer critérios de sucesso, fallback e encerramento para loops de execução. Apoiar decisões relacionadas ao nível adequado de autonomia dos agentes. Avaliar quando uma abordagem agentic agrega valor e quando uma solução determinística é mais adequada. Context Engineering e conhecimento Compreender conceitos de RAG, embeddings, retrieval e vector search. Participar das discussões relacionadas à arquitetura de contexto das aplicações. Definir requisitos relacionados a fontes de informação, relevância, atualização e qualidade. Entender problemas relacionados a context windows, tokenização e limites de contexto. Trabalhar com engenharia na definição de estratégias de context engineering. Considerar segurança, autorização e segregação de informações desde a concepção do produto. FinOps de IA Incorporar custo de Inteligência Artificial como dimensão do produto. Acompanhar consumo de tokens e custo por modelo. Trabalhar com engenharia na otimização de prompts, contexto e chamadas de modelos. Avaliar economicamente diferentes modelos e arquiteturas. Construir métricas como custo por tarefa, custo por execução e custo por resultado bem-sucedido. Participar da definição de mecanismos de previsão e controle de consumo. Considerar custo de inferência nas decisões de produto e arquitetura. Avaliar impacto econômico da adoção de IA em processos de engenharia e negócio. Arquitetura e engenharia Não esperamos que o Product Manager seja responsável pela implementação das soluçõe