México
Murphy AI
Ford Motor Company
Gerente Sênior de Equipe de Software de IA - Planta Ford Irapuato
México
Guanajuato, México
JavaScriptTypeScriptPythonJavaSQLAWSGCPDockerKubernetesC#GoTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
O Gerente da Equipe de Software de IA é responsável por liderar a estratégia, o desenvolvimento e a implementação de soluções de software de IA em escala empresarial que melhorem o desempenho da manufatura e os resultados de negócios.
Esta função oferece liderança técnica para equipes multidisciplinares, garante a execução sob padrões corporativos, colabora com organizações de liderança global e impulsiona a inovação por meio de IA, robótica avançada, automação inteligente e iniciativas de transformação digital.
A posição desempenha um papel crítico na aceleração da adoção de IA, no desenvolvimento de capacidades da força de trabalho e na entrega de soluções escaláveis que aprimoram as operações de linha de frente, a excelência operacional e as principais métricas de negócios nas organizações IEPC, CSAP e Global FPS.
RESPONSABILIDADES
- Liderar a organização de Inovação e Software de IA da BCC por meio de governança disciplinada, trabalho padronizado, gestão de portfólio e responsabilidade de desempenho, garantindo o alinhamento das iniciativas de inovação com os objetivos de negócios e KPIs de liderança/atraso.
- Definir e executar a estratégia de Smart Factory e IA, transformando desafios de manufatura em software escalável, IA/ML, automação, robótica, visão inteligente e soluções digitais que melhorem a segurança, qualidade, custo, entrega, produtividade e desempenho da linha de frente.
- Fornecer liderança técnica e organizacional para equipes de engenharia multifuncionais, supervisionando o design de soluções, arquitetura, desenvolvimento de software, testes, implementação, adoção, suporte e melhoria contínua sob os padrões de engenharia corporativos.
- Arquitetar e governar o ecossistema de IA e Smart Factory, estabelecendo padrões, plataformas reutilizáveis, APIs, modelos de dados, serviços em nuvem, frameworks de observabilidade, controles de cibersegurança e padrões de integração empresarial que permitam escalabilidade e sustentabilidade a longo prazo.
- Colaborar estreitamente com a Liderança da Planta, Global FPS, ATP, TI, MARVELL, Engenharia, Qualidade, Manutenção, Produção e outras funções de negócios para garantir que as soluções tecnológicas abordem problemas reais de negócios, suportem processos estáveis e entreguem valor operacional mensurável.
- Liderar iniciativas estratégicas em robótica avançada, sistemas autônomos, visão inteligente, agentes de IA, análise preditiva e tecnologias de manufatura digital, impulsionando a escalabilidade em toda a empresa e a transformação operacional.
- Governar a qualidade técnica, revisões de arquitetura, revisões de código, prontidão de lançamento, conformidade com cibersegurança, estratégias de teste, documentação, gestão de configuração e mitigação de riscos para garantir soluções seguras, confiáveis e sustentáveis.
- Impulsionar a tomada de decisões baseada em dados, garantindo a integridade, qualidade, rastreabilidade, acessibilidade e governança de dados de manufatura, operacionais e de negócios em plataformas e sistemas conectados.
- Desenvolver e executar estratégias de construção de capacidade de IA e transformação da força de trabalho, estabelecendo roteiros de aprendizado baseados em funções, orientando Engenheiros de Software de IA e acelerando a adoção de IA nas organizações de manufatura IEPC, CSAP e globais.
- Representar a organização em fóruns executivos, Revisões de Inovação LATAM, reportes de liderança e engajamentos da Global FPS, traduzindo efetivamente iniciativas técnicas em impacto nos negócios, valor estratégico e oportunidades de investimento.
- Liderar a gestão do ciclo de vida da aplicação, incluindo prontidão para implementação, monitoramento de adoção, suporte operacional, gestão de incidentes, redução de dívida técnica, planejamento de modernização, transferência de conhecimento e evolução contínua do produto.
- Avançar a evolução dos Sistemas de Gestão Diária, Excelência Operacional, práticas Lean/FPS e Manufatura Digital, integrando insights habilitados por IA, automação e soluções de software escaláveis aos processos de negócios principais.
- Promover uma cultura de inovação, excelência técnica, senso de dono, aprendizado contínuo e artesanato de engenharia, enquanto desenvolve equipes de alto desempenho capazes de entregar tecnologias de manufatura de próxima geração.
QUALIFICAÇÕES
ARQUITETURA DE SOFTWARE
- Design de sistemas distribuídos, escaláveis, resilientes e sustentáveis.
- Expertise em arquiteturas monolíticas modulares, microsserviços, orientadas a eventos e serverless.
- Profundo entendimento de Domain-Driven Design (DDD), Clean Architecture, Hexagonal Architecture e princípios SOLID.
- Design e implementação de REST APIs, GraphQL, gRPC e contratos de serviço.
- Aplicação de padrões de design de software e princípios de arquitetura empresarial.
ARQUITETURA DE SISTEMAS DE IA
- Design de sistemas de IA/ML de ponta a ponta, desde a aquisição de dados até a inferência em produção.
- Arquitetura de sistemas baseados em LLM, Retrieval-Augmented Generation (RAG), agentes e sistemas multimodais.
- Seleção e avaliação de modelos proprietários e de código aberto, incluindo fine-tuning, prompt engineering e modelos especializados.
- Design de pipelines de inferência síncronos e assíncronos.
- Implementação de roteamento de modelos, mecanismos de fallback, cache, batching e estratégias de otimização de latência/custo.
LLMS & IA GENERATIVA
- Forte entendimento de transformers, embeddings, tokenização, mecanismos de atenção e gestão de contexto.
- Prompt engineering avançado e geração de saída estruturada.
- Arquiteturas RAG incluindo chunking, embeddings, busca vetorial, busca híbrida e reranking.
- Experiência com fine-tuning, metodologias LoRA/PEFT e avaliação de modelos.
- Integração de chamadas de função e ferramentas.
- IA Agêntica, planejamento, gestão de memória, fluxos de trabalho e sistemas multi-agentes.
- Arquiteturas de Model Context Protocol (MCP) e orquestração de ferramentas.
- Design e implementação de guardrails, filtragem de conteúdo e controles de comportamento de modelos.
MACHINE LEARNING
- Base sólida em aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e deep learning.
- Experiência com classificação, regressão, agrupamento e sistemas de recomendação.
- Conhecimento de redes neurais, CNNs, RNNs e arquiteturas Transformer.
- Avaliação de modelos, prevenção de overfitting, mitigação de vazamento de dados e métricas de desempenho.
- Engenharia de atributos e metodologias de experimentação.
- Expertise prática com frameworks como PyTorch, TensorFlow ou tecnologias equivalentes.
ENGENHARIA DE DADOS
- Design e gestão de data lakes, data warehouses e arquiteturas lakehouse.
- Desenvolvimento de processos ETL/ELT e pipelines de dados escaláveis.
- Plataformas de streaming e processamento de dados distribuído.
- Práticas de qualidade, linhagem, catalogação e governança de dados.
- Expertise em bancos de dados SQL e NoSQL.
- Experiência com bancos de dados vetoriais e motores de busca.
- Design de conjuntos de dados para treinamento, validação e avaliação de modelos de IA.
NUVEM E INFRAESTRUTURA
- Profunda expertise em pelo menos uma grande plataforma de nuvem: AWS, Microsoft Azure ou plataforma Google Cloud (GCP).
- Orquestração com Kubernetes, conteinerização e ecossistemas Docker.
- Infraestrutura como Código (IaC) usando Terraform ou tecnologias equivalentes.
- Fundamentos de rede, balanceamento de carga, descoberta de serviços e auto-scaling.
- Arquiteturas multirregião e estratégias de recuperação de desastres.
- Gestão de infraestrutura de GPU e otimização da utilização de aceleradores.
MLOPS / LLMOPS
- Pipelines CI/CD e automação para fluxos de trabalho de IA/ML.
- Gestão de registro de modelos e controle de versão de modelos/conjuntos de dados.
- Rastreamento de experimentos e reprodutibilidade.
- Implementação, disponibilização e gestão do ciclo de vida de modelos.
- Monitoramento e observabilidade de sistemas de IA em produção.
- Detecção e mitigação de desvio de modelo, desvio de dados e degradação de desempenho.
- Avaliação e validação contínua de aplicações baseadas em LLM.
- Observabilidade de prompts, uso de tokens, latência, custo e qualidade de resposta.
ENGENHARIA DE SOFTWARE
- Proficiência em linguagens de programação como Python, Java, Go, TypeScript/JavaScript, C# ou equivalente.
- Forte compromisso com princípios de Clean Code, testes automatizados e revisões de código.
- Experiência com testes unitários, de integração, de contrato, de ponta a ponta e de carga.
- Expertise em concorrência, programação assíncrona e computação distribuída.
- Fluxos de trabalho e estratégias de branching com Git.
- Refatoração e modernização de sistemas legados.
SEGURANÇA
- Implementação de OAuth2, OpenID Connect (OIDC), JWT, RBAC e ABAC.
- Gestão de segredos e credenciais.
- Criptografia de dados em repouso e em trânsito.
- Práticas seguras de design e desenvolvimento de API.
- Modelagem de ameaças e análise de riscos.
- Segurança de aplicações alinhada aos padrões OWASP.
- Segurança específica para LLM, incluindo injeção de prompt, exfiltração de dados, abuso de ferramentas, jailbreaks e mitigação de ataques RAG.
- Isolamento seguro e governança de agentes autônomos.
GOVERNANÇA DE IA E IA RESPONSÁVEL
- Princípios de privacidade e proteção de dados.
- Explicabilidade, rastreabilidade e transparência de sistemas de IA.
- Frameworks de avaliação e mitigação de riscos de IA.
- Design de sistemas com intervenção humana (human-in-the-loop).
- Auditoria e observabilidade de IA.
- Governança de acesso a modelos e políticas de uso.
- Conhecimento de frameworks regulatórios e de conformidade relevantes em diferentes setores e regiões.
OBSERVABILIDADE E OPERAÇÕES
- Práticas estruturadas de log e monitoramento.
- Métricas, rastreamento e rastreamento distribuído.
- Implementação e integração de OpenTelemetry.
- Definição e gestão de SLOs, SLAs e SLIs.
- Resposta a incidentes e excelência operacional.
- Planejamento de capacidade e otimização de recursos.
- Engenharia de desempenho e otimização de sistemas.
- Monitoramento de custos e práticas de FinOps para cargas de trabalho de IA.
DESIGN DE SISTEMAS
- Capacidade de projetar sistemas complexos do zero.
- Avaliação de trade-offs entre consistência, disponibilidade, latência e custo.
- Design para aplicações de grande escala atendendo milhões de usuários e ambientes de dados de alto volume.
- Design de arquitetura tolerante a falhas.
- Estratégias de gestão de backpressure.
- Design e implementação de sistemas de enfileiramento e mensagens.
- Event sourcing e CQRS onde apropriado.
- Arquitetura de plataforma multilocatário (multi-tenant).
ARQUITETURA DE PRODUTO
- Traduzir requisitos de negócios em capacidades técnicas escaláveis.
- Determinar quando a IA deve ser utilizada e quando soluções alternativas são mais apropriadas.
- Definir o escopo do MVP e a evolução arquitetural de longo prazo.
- Projetar APIs, serviços e plataformas reutilizáveis.
- Equilibrar considerações de time-to-market, qualidade, segurança e dívida técnica.
- Estabelecer métricas de sucesso técnico e de negócios.
LIDERANÇA TÉCNICA
- Fornecer liderança técnica, coaching e mentoria.
- Impulsionar e defender decisões arquiteturais.
- Criar e manter Registros de Decisão de Arquitetura (ADRs).
- Conduzir revisões de arquitetura, código e design.
- Colaborar efetivamente entre equipes de engenharia, produto, segurança, dados e executivas.
- Comunicar conceitos técnicos complexos claramente para públicos técnicos e não técnicos.
- Liderar organizações e iniciativas técnicas sem necessariamente atuar como gestor de pessoas.
PENSAMENTO ARQUITETURAL
- Capacidade de identificar e avaliar trade-offs em vez de buscar soluções absolutas.
- Projetar sistemas com foco na evolução e adaptabilidade a longo prazo.
- Distinguir entre decisões reversíveis e irreversíveis.
- Identificar e mitigar pontos únicos de falha.
- Antecipar desafios de escalabilidade, segurança, operacionais e de confiabilidade.
- Avaliar tecnologias com base em resultados mensuráveis de negócios e técnicos, em vez de tendências da indústria.
AVISO LEGAL: A Ford Motor Company é uma empregadora que oferece oportunidades iguais, pois estamos comprometidos com uma força de trabalho diversa e não discriminamos nenhum funcionário ou candidato a emprego por motivo de raça, cor, sexo, idade, origem nacional, religião, orientação sexual, identidade e/ou expressão de gênero, status de veterano ou base de deficiência. #FordMexico
Mais oportunidades com um só perfil
Quer aparecer para várias vagas sem repetir todo o processo? Crie seu perfil e seja encontrado pelas empresas que usam a Nort.
Criar meu perfil