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Descrição da vaga

Um dos maiores grupos de beleza do mundo, o Grupo Boticário é uma empresa brasileira presente em mais de 40 países. É dono das marcas O Boticário, Eudora, Quem Disse, Berenice?, Vult, O.U.i, TRUSS, e do marketplace Beleza na Web, além de atuar com produtos licenciados como Australian Gold, Bio Oil, Nuxe, e Pampers e sua divisão para o mercado B2B. Essa interação entre diferentes marcas, ativos, plataformas, rede de franqueados, representantes, distribuidores, varejistas, sellers e fornecedores formam o ecossistema de beleza do Grupo Boticário que oferece, ainda, soluções digitais de gestão de negócio para o varejo brasileiro. São mais de 19 mil colaboradores diretos, com mais de 4 mil lojas em 1.780 cidades brasileiras.

Responsabilidades e atribuições

A vertical de Risco e Prevenção à Fraude do Grupo Boticário sustenta transações em escala massiva em múltiplos canais de venda, franquias e e-commerces. Buscamos uma pessoa Product Manager II (Especialista) com alta maturidade profissional, visão de plataforma técnica e excelente capacidade de articulação institucional. Sua missão será liderar o discovery, o roadmap e a execução dessa nova plataforma, atuando como o elo de confiança entre Engenharia, Ciência de Dados e as áreas de Negócio/Operações, resgatando a credibilidade da frente e garantindo que segurança transacional e experiência do cliente caminhem juntas.

• Liderança da Estratégia de Produto de Plataforma: Definir a visão, o roadmap tático-estratégico e os marcos de entrega da nova plataforma de antifraude, liderando o decoupling e a migração gradual do legado para nova arquitetura orientada a microsserviços e eventos;
• Gestão e Articulação de Stakeholders: Construir pontes e pactos de confiança com áreas de Negócio, Operações de Prevenção à Fraude, Crédito, Canais Comerciais e Compliance, traduzindo complexidades de arquitetura em valor tangível para o negócio;
• Governança e Comunicação Executiva: Estruturar narrativas claras sobre o racional da nova arquitetura, gerenciar expectativas, reportar riscos e dependências em fóruns executivos e liderar alinhamentos em cenários de alta pressão ou questionamento técnico;
• Definição e Gestão de Indicadores (North Star & Guardrails): Estabelecer e acompanhar métricas de produto e eficiência operacional, tais como taxa de perda por fraude (loss rate), falso positivo, tempo de resposta/latência de análise transacional, SLAs de motor de risco e estabilidade sistêmica;
• Parceria com Engenharia e Dados: Trabalhar em estreita colaboração com o Tech Lead, Arquitetura e equipes de Data Science para integrar modelos preditivos de Machine Learning e regras de negócio com mínima fricção e alta disponibilidade;
• Cultura de Produto e Excelência Técnica: Atuar como referência metodológica na squad, aplicando discovery contínuo, hipóteses bem estruturadas, definição de MVPs e refinamento técnico de contratos de API.

Requisitos e qualificações

• Vivência no ciclo de vida completo de produtos digitais complexos, com foco em plataformas transacionais, infraestrutura de tecnologia, pagamentos, crédito ou risco/fraude;
• Domínio de Migração de Legados: Experiência prática na condução de transições arquiteturais complexas (desacoplamento de monolitos, microsserviços, mensageria/APIs), sabendo orquestrar convivência entre legado e novo ambiente sem impacto na operação;
• Gestão de Relacionamento e Inteligência Política: Alta capacidade de negociação, escuta ativa e influência sem autoridade formal para atuar em ambientes de atrito, alinhando expectativas divergentes e recuperando a credibilidade de iniciativas técnicas frente ao negócio;
• Comunicação e Storytelling Estratégico: Habilidade diferenciada de sintetizar discussões profundas de engenharia e dados para tomadores de decisão não técnicos, sustentando posicionamentos com clareza e dados consistentes;
• Orientação a Métricas e Decisão Baseada em Dados: Familiaridade com métricas financeiras e analíticas de prevenção a fraude (conversão vs. risco, churn transacional, falsos positivos e chargebacks);
• Trabalho em Ambiguidade: Resiliência e autonomia para estruturar problemas abertos, mapear incertezas e tomar decisões estratégicas mesmo em cenários com informações incompletas;
• Formação ou histórico profissional na intersecção de Ciência da Computação, Engenharia, Economia ou áreas correlatas;

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Vivência prévia no segmento de antifraude, atuando com motores de regras (Rule Engines) e integração de modelos estatísticos/ML em tempo real;

Diferenciais:

• Conhecimento de ecossistemas omnicanal de grande porte (varejo, franquias, e-commerce ou fintechs com alto volume transacional).

Informações adicionais

Benefícios que cuidam e se diferenciam:

No