Gerente de Governança e Arquitetura de Inteligência Artificial

Sabesp

HíbridoCLTSão Paulo, São Paulo

Sobre a vaga

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Descrição da vaga

A Sabesp está conduzindo uma transformação digital de grande escala, conectada aos desafios de modernização da infraestrutura, eficiência operacional, universalização dos serviços, experiência dos clientes e evolução da gestão. Nesse movimento, a inteligência artificial terá papel cada vez mais relevante na forma como a companhia analisa informações, automatiza processos, apoia decisões e transforma suas operações.

Buscamos uma liderança para assumir a Gerência de Governança e Arquitetura de Inteligência Artificial. Essa pessoa terá a missão de criar as condições para que machine learning, inteligência artificial generativa e agentes de IA sejam desenvolvidos e utilizados em escala, com segurança, confiabilidade, responsabilidade, controle de custos e valor mensurável para o negócio.

A posição será responsável por definir e evoluir a arquitetura corporativa de IA, incluindo plataformas de modelos, RAG, APIs, orquestração de agentes, observabilidade, MLOps, LLMOps, AgentOps e mecanismos de supervisão humana. Também liderará a construção do modelo de governança de IA, com políticas, padrões, inventário de soluções, classificação de riscos, critérios de aprovação e monitoramento contínuo.

Nossa cultura está em transformação e valoriza colaboração, protagonismo, responsabilidade e orientação a resultados. Procuramos uma liderança com autoridade técnica e linguagem executiva, capaz de equilibrar inovação e risco, velocidade e controle, experimentação e escala. Alguém que tenha coragem para interromper soluções inseguras, mas também pragmatismo para encontrar caminhos viáveis e acelerar a geração de valor.

Esta é uma oportunidade para participar da construção da estratégia de inteligência artificial de uma das maiores empresas de saneamento do mundo, aplicando tecnologia em desafios reais e contribuindo para uma transformação que impacta milhões de clientes e a sociedade.

Responsabilidades e atribuições

Desenhar e operar o framework corporativo de governança de IA, incluindo princípios, políticas, taxonomia de risco, direitos decisórios, fóruns e accountability.
Criar e manter inventário corporativo de casos de uso, modelos, prompts, agentes, fornecedores, componentes e decisões automatizadas.
Definir arquitetura-alvo e padrões para AI/ML, GenAI e agentes: plataformas, APIs, modelos fundacionais, RAG, vector stores, ferramentas, orquestração, identidade e integração.
Liderar a implantação e evolução de plataformas corporativas de orquestração de agentes, assegurando integração com modelos, dados, APIs, ferramentas, memória, identidade, permissões e mecanismos de supervisão humana.
Estabelecer padrões de MLOps, LLMOps e AgentOps para desenvolvimento, testes, versionamento, deployment, monitoramento, rollback, incidentes e desativação.
Implantar processo de avaliação proporcional ao risco, incluindo valor, privacidade, segurança, explicabilidade, robustez, viés, direitos autorais, uso humano e impacto operacional.
Definir guardrails e controles para GenAI e agentes, incluindo proteção contra prompt injection, vazamento de dados, uso indevido de ferramentas, conteúdo inadequado e autonomia excessiva.
Liderar padrões de avaliação e observabilidade: qualidade, groundedness, precisão, alucinação, toxicidade, drift, latência, custo e desempenho em produção.
Atuar com Jurídico, Riscos, Compliance, Segurança, Privacidade, Auditoria e áreas de negócio na adequação regulatória e na gestão de terceiros.
Definir critérios build, buy ou partner; realizar avaliação técnica e de risco de modelos, plataformas e fornecedores de IA.
Estabelecer FinOps de IA, com visibilidade, orçamento, limites, alertas e otimização do consumo de tokens, inferência, infraestrutura, APIs e ferramentas, relacionando custos aos resultados de negócio.
Gerir equipe interna e parceiros, orçamento, capacidade, fornecedores, indicadores, riscos e roadmap da disciplina.

Requisitos e qualificações

Experiência e formação

· Experiência robusta liderando arquitetura, engenharia, plataforma, risco ou governança de IA em organizações de grande porte.

· Histórico de colocar modelos de ML, GenAI ou agentes em produção com controles, monitoramento e accountability.

· Vivência na interlocução com executivos de negócio, cientistas de dados, engenharia, segurança, jurídico, riscos e fornecedores.

· Graduação em Computação, Engenharia, Ciência de Dados, Matemática, Estatística, Sistemas ou áreas correlatas; pós-graduação é desejável.

· Inglês profissional, inclusive para avaliação de tecnologias, contratos e referências internacionais.

Conhecimentos técnicos essenciais

· Ciclo de vida de ML e GenAI; MLOps, LLMOps e Agent