Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions.

Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy. 

Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias.

Buscamos uma pessoa com perfil analítico e orientado a resultados para monitorar e otimizar a eficiência de um agente de Inteligência Artificial. Sua missão será transformar as interações entre humanos e máquinas em indicadores acionáveis, garantindo que a tecnologia evolua com base em evidências estatísticas e padrões de comportamento.

Você será o guardião da qualidade técnica, identificando onde a IA acerta e, principalmente, onde e por que ela falha.

|||| Responsabilidades e Atribuições
- Monitoramento de Interações: Coletar e minerar dados de grandes volumes de logs de conversas para identificar padrões de comportamento e gargalos no fluxo.
- Análise de Causa Raiz: Investigar falhas nas respostas, entender desvios de lógica e fornecer insights detalhados para o time de curadoria ajustar o conteúdo.
- Gestão de KPIs: Criar, manter e evoluir dashboards (painéis de métricas) focados em indicadores-chave como:
- Assertividade: A IA entendeu a intenção correta?
- Resolutividade: O problema do usuário foi resolvido sem intervenção humana?
- Acurácia: A resposta fornecida é factual e tecnicamente correta?
- Relatórios Estratégicos: Traduzir dados técnicos em relatórios executivos, facilitando a tomada de decisão sobre investimentos e mudanças na engine da IA.
- Benchmarking: Realizar testes A/B e comparações de performance para medir o impacto de novos ajustes ou atualizações de modelos.

|||| Requisitos Desejáveis
- Experiência com análise de dados e ferramentas de visualização (ex: Power BI, Looker ou Google Data Studio).
- Conhecimento em lógica de programação ou ferramentas de análise de logs (SQL é um diferencial).
- Familiaridade com métricas de CX (Customer Experience) e performance de chatbots/NLP.
- Pensamento crítico para identificar viés (bias) e falhas lógicas em modelos de linguagem.