Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-8572 · ACESSO PARCIAL
Director, Product Management Applied AI
EPAM Systems · Brasil
Esta é 1 de 71.313 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada semana passada
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
71.313
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (71.313 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
What "Applied AI" means at Director level. The emphasis shifts from doing the hands-on AI work to judging it, funding the right AI bets and setting the guardrails. This is a product-leadership role — not an engineering, data-science or AI-research role. You set direction and standards for the specialists who build.
Responsibilities
- Lead and develop a team of Product Managers running a portfolio that includes AI-powered products; own product strategy, vision and P&L across that portfolio
- Set an AI-informed product strategy — where AI creates durable advantage, where it is commoditizing, and how to sequence the roadmap against advancing AI capability
- Make build / buy / partner and investment decisions for AI capabilities; own AI business cases and ROI; fund the right experiments and know when to stop them
- Own AI-feature economics and lifecycle across the portfolio — cost, latency, unit economics, pricing, and model-lifecycle decisions (drift, versioning, vendor change)
- Set the standards, operating model and review gates for how the team builds AI features and uses AI in its own work, so quality and responsibility are consistent
- Own responsible-AI governance — privacy, bias, security, transparency, human oversight, audit trails, incident response, and applicable regulation (e.g., EU AI Act) and sector rules
- Raise the team's AI capability through coaching, playbooks, shared prompt/agent libraries and an AI component in the hiring bar; advise business units or clients on adoption
- Direct effective collaboration across product, engineering, data, design and AI/ML teams, keeping product intent, constraints and accountability clear
- Represent the organization credibly on its AI product strategy with senior clients — setting realistic expectations rather than over-promising
- 7+ years in Product Management, having managed products, product lines/families and/or groups, with experience leading PM/PO teams; developed and/or launched 3+ products to market, including AI-powered products or capabilities
- Ownership of product vision, roadmap and P&L, and of strategic roadmap alignment across a portfolio
- Portfolio analysis and strategy formulation; prioritizing spend by ROI and supporting financial models — including AI business cases and build/buy/partner decisions
- Track record aligning product strategy with new technologies, assessing and adopting emerging AI capabilities responsibly
- SME across multiple (3+) business domains; deep grasp of consumer trends, technological disruption and competitive factors — including how AI is reshaping the domain
- AI literacy sufficient to lead — understands AI concepts, capabilities and limitations well enough to make sound portfolio and investment decisions and to challenge technical proposals credibly; ML-engineering / data-science depth is not required
- Able to shape company product strategy, convey difficult messages to senior stakeholders and own key initiatives and business KPIs
- Leads, develops and champions a team of Product Managers across a multi-product portfolio; identifies and plans for performance improvement
- Sets the operating model for how the team applies AI, and raises its proficiency through enablement, coaching and a clear hiring bar
- AI-informed product/portfolio strategy — advantage vs commoditization, build/buy/partner, AI business cases and ROI, roadmap sequencing against AI capability
- Responsible-AI governance across the portfolio — privacy, bias, security, transparency, human oversight, audit trails/incident response and relevant regulation
- Ownership of AI-feature economics and lifecycle — cost, latency, unit economics, pricing, drift/versioning/vendor decisions
- Setting AI standards and review gates for how the team builds AI features and uses AI
- Raising team AI capability — enablement, coaching, playbooks, shared tooling, hiring bar
- Ability to evaluate AI outputs, prototypes and technical proposals and fund the right bets
- Working AI literacy — concepts, capabilities and limitations sufficient to lead and challenge
- Continued practical use of AI in own work and adaptability as AI evolves
- Ability to direct effective collaboration across engineering, data, design and AI/ML teams
- Deep hands-on AI prototyping or feature-building (valued, but expected to plateau here — it is the Senior PM / IC strength; the Director's job is to judge and fund, not build)
- External thought leadership on AI product management (talks, publications, community)
- Direct experience standing up an AI governance or enablement program at organization scale
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
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Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
71.313 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.