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Como Pleno, você é dono do caso de uso, da pergunta ao ROI medido, e conduz esse caminho com autonomia.\nO que você resolve\nA 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.\nO que você entrega\nDiscovery conduzido de forma autônoma: mapa das perguntas reais da área usuária e do número que ela quer mover, com baseline medido antes de construir.\nCamada semântica e métricas acordadas entre as áreas, negociando as definições com os donos de cada área.\nAgentes 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.\nIntegrações leves quando a configuração não basta: Python, APIs e MCP.\nConjunto de avaliação do agente, taxa de acerto e monitoramento contínuo, com ciclos de melhoria a partir dos erros observados.\nGovernança aplicada: permissões, segurança por linha e coluna, origem rastreável e LGPD.\nRollout, treinamento do time do cliente e painel de adoção.\nMedição mensal do ganho contra o baseline, declarada pelo cliente.\nPadrões reutilizáveis registrados para virar acelerador.\nApoio técnico a FDEs em formação: revisão de entregas e atuação como padrinho em módulos da trilha.\nRequisitos obrigatórios\n2 anos ou mais em dados ou IA (engenharia de dados, analytics engineering, BI ou ciência de dados). \nSQL avançado e modelagem dimensional ou semântica.\nPython sólido para integrações, automações e testes.\nExperiência prática com pelo menos uma plataforma parceira: Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake ou AWS.\nTer colocado em produção ao menos uma solução usada por usuários de negócio no dia a dia, com participação direta na entrega.\nConduzir conversa com área de negócio e liderança de forma autônoma: perguntar, discordar, negociar definições e apresentar resultado.\nExperiência prática com RAG, engenharia de prompts, avaliação de LLM e governança de dados, tendo aplicado esses conceitos em solução real (não apenas conhecimento teórico).\nDiferenciais\nCertificação Databricks, Microsoft, Snowflake ou AWS.\nExperiência com MCP, orquestração de agentes ou Claude Code.\nAgente de dados ou LLM em produção com eval estruturado.\nVivência em um setor (serviços financeiros, agro, varejo).\nExperiência em consultoria ou em função técnica voltada a cliente.\nExperiência prévia orientando profissionais mais juniores.\nNúcleo e ênfase\nTodo 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:\nDados: pipelines, modelagem, governança profunda.\n IA: Python, MCP, evals, integração em software.\nO que não é responsabilidade do FDE\nPipelines de ingestão complexos e migração de legado: engenheiro de dados do pod.\nIntegrações pesadas, tools e harness complexos: AI Engineer. \nModelos de machine learning: cientista de dados.\nVender e priorizar o portfólio da conta: SA e AE.\nComo você é medido\nSolução 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.\nDesenvolvimento e crescimento\nO Pleno entra com experiência prática e passa por um onboarding no método Dataside (30-60-90 dias), com foco em:\nMétodo Dataside e conduta de campo.\nCamada semântica e governança.\nAgentes nas plataformas parceiras e evals.\nIntegração, produção e adoção.\nO 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.\nModelo de trabalho\nAlocado no cliente, com contrato mensal e meta de resultado. 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