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Você é dono do caso de uso, da pergunta ao ROI medido.\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\nMapa das perguntas reais da área usuária e do número que ela quer mover, com o baseline medido antes de construir.\nCamada semântica e métricas acordadas entre as áreas.\nAgentes de dados configurados 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.\nGovernança aplicada: permissões, segurança por linha e coluna, origem rastreável, 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.\nRequisitos obrigatórios\n3 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 funcional para integrações, automações e testes.\nExperiência prática com pelo menos uma plataforma parceira: Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake ou AWS.\nTer colocado em produção algo que usuários de negócio usam no dia a dia.\nConduzir conversa com área de negócio e liderança: perguntar, discordar e apresentar resultado.\nNoções sólidas de RAG, prompts, avaliação de LLM e governança de dados.\nDiferenciais\nCertificação Databricks, Microsoft, Snowflake ou AWS.\nExperiência com MCP, orquestração de agentes ou Claude Code.\nVivência em um setor (serviços financeiros, agro, varejo).\nExperiência em consultoria ou em função técnica voltada a cliente.\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. Depois de pronto, escolhe uma ênfase: dados (pipelines, modelagem, governança profunda) ou 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. Não por horas, linhas de código ou entregas.\nFormação\nTrilha interna com sete módulos (método Dataside, camada semântica e governança, agentes nas plataformas parceiras, evals, integração, produção e adoção, conduta de campo), cada um com prática em cliente real e padrinho. 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