Governança de IA

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ioasys

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2012

🤝 B2B

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

B2B • Artificial Intelligence • SaaS

A ioasys é uma empresa inovadora especializada no desenvolvimento de soluções digitais que elevam a experiência do usuário por meio de produtos digitais extraordinários. Com um time de mais de 400 profissionais, a ioasys foca na criação de produtos digitais eficientes, serviços data-driven e experiências de aprendizagem que impulsionam a transformação dos negócios e mantêm a relevância no dinâmico mercado digital. A empresa enfatiza metodologias ágeis e Continuous Delivery para gerar valor para os negócios, ao mesmo tempo em que apoia o crescimento cultural e educacional de times e lideranças.

Descrição

• Definir, revisar e sustentar políticas, diretrizes e frameworks corporativos de Governança de IA (Responsible AI), alinhados com áreas de negócio, tecnologia, dados e funções de controle; • Atuar como referência corporativa em Governança de IA, orientando as áreas quanto ao uso adequado de modelos de IA, incluindo modelos preditivos, generativos e automatizações inteligentes; • Estruturar e sustentar o modelo de governança para o ciclo de vida de soluções de IA, desde a ideação até o monitoramento contínuo (model lifecycle management); • Definir padrões para desenvolvimento, validação, deploy e monitoramento de modelos de IA, incluindo critérios como: explicabilidade, fairness (viés algorítmico), robustez, confiabilidade e observabilidade; • Estabelecer e orientar a gestão de riscos relacionados à IA incluindo riscos operacionais, reputacionais, éticos e regulatórios; • Atuar na definição e acompanhamento de controles para uso responsável de IA assegurando aderência a regulamentações (ex.: LGPD, GDPR, AI Act – quando aplicável) e políticas internas; • Apoiar a definição de critérios de adoção e priorização de iniciativas de IA considerando valor de negócio, complexidade, risco e maturidade das áreas; • Garantir a rastreabilidade e documentação de modelos de IA incluindo artefatos como model cards, data lineage, versionamento e critérios de validação; • Atuar como ponto focal corporativo para temas de IA promovendo alinhamento entre áreas de negócio, TI, Dados, Analytics, inovação e times globais; • Apoiar projetos desde sua concepção, garantindo alinhamento com princípios de governança e uso responsável de IA; • Estruturar e conduzir fóruns, comitês e instâncias decisórias relacionadas à IA, contribuindo com análises, recomendações e direcionamentos estratégicos; • Promover a disseminação da cultura de uso responsável de IA, incluindo iniciativas de conscientização, capacitação e adoção segura da tecnologia; • Garantir que requisitos de segurança da informação sejam incorporados em todas as fases do ciclo de vida de soluções de IA (Security by Design); • Apoiar a avaliação de segurança da cadeia de suprimentos de IA, incluindo modelos pré-treinados, datasets de terceiros e APIs externas; • Colaborar com Segurança da Informação na definição de procedimentos de resposta a incidentes envolvendo sistemas de IA; • Apoiar o monitoramento e controle do uso não autorizado de ferramentas de IA (Shadow AI); • Apoiar a estruturação de processos de AI Red Teaming e testes adversariais em modelos de IA antes do deploy em produção; • Definir, em conjunto com Segurança da Informação, controles de acesso (RBAC), proteção de dados em pipelines de IA e requisitos de residência de dados.

🎯 Requisitos

• Governança de IA (Responsible AI) e frameworks associados; • Ciclo de vida de modelos de Machine Learning e IA Generativa; • Gestão de riscos em soluções baseadas em IA; • Ética em IA, viés algorítmico e explicabilidade de modelos; • Governança de Dados aplicada à IA; • Segurança da Informação e privacidade de dados (LGPD, GDPR, etc.); • Experiência na estruturação de frameworks de governança para IA ou Analytics Avançado; • Familiaridade com boas práticas de mercado, como: DAMA-DMBOK (contexto de dados), NIST AI Risk Management Framework, OECD AI; • Principles, Responsible AI (Microsoft, Google ou similares); • Conhecimento em arquitetura de dados e plataformas de IA (ex.: Databricks, Azure ML, etc.); • Experiência com metodologias ágeis e governança em ambientes digitais; • Conhecimentos em BI, Analytics e Engenharia de Dados.

🏖️ Benefícios

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