Senior Product Manager – Data & Analytics Platform in Lisbon

Estamos à procura de um Senior Product Manager para liderar a evolução da nossa base de dados partilhada para análises e experiências de IA voltadas para o cliente.

Você se concentrará no nosso Data Hub — a plataforma que reúne dados de produtos e sistemas em toda a Intermedia, incluindo UC/PBX, Contact Center, IA, mensagens e outros serviços, e torna esses dados consistentemente disponíveis para análises, relatórios, APIs e casos de uso impulsionados por IA.

Você trabalhará em estreita colaboração com o Principal Product Manager para Product Analytics, Product Managers em domínios de produtos individuais e nossas equipes de Engenharia e Dados para estabelecer padrões comuns e melhores práticas sobre como os dados são instrumentados, trazidos para o Data Hub, modelados, governados e disponibilizados para consumo.

O objetivo é criar uma fundação escalável que permita às equipes de produto construir experiências de análises e IA de forma mais rápida e independente, sem criar pipelines de dados fragmentados e soluções pontuais.

O que você fará:

• Possuir a estratégia do produto e o roadmap para o Data Hub e a base de dados analítica partilhada, alinhada com a estratégia mais ampla de Product Analytics.
• Colaborar com PMs e equipes de Engenharia em UC/PBX, Contact Center, IA, mensagens e outros domínios para definir e priorizar o roadmap para trazer dados de produtos para o Data Hub.
• Estabelecer e promover a adoção de padrões comuns e melhores práticas para instrumentação de produtos, geração de eventos, contratos de dados, ingestão e acesso, tornando os requisitos de análises uma parte padrão do desenvolvimento de produtos.
• Colaborar com arquitetos de Dados e Engenharia para definir e evoluir modelos de dados comuns para conceitos-chave, como interações, usuários, agentes (humanos e IA), contas, serviços, recursos e utilização.
• Garantir que os dados de diferentes produtos possam ser conectados e analisados de forma consistente em domínios, canais e jornadas do cliente.
• Definir requisitos para como dados confiáveis são expostos a consumidores downstream através de APIs, ferramentas de análises, experiências incorporadas, aplicações de IA e outros padrões de acesso.
• Facilitar progressivamente a integração de dados para as equipes de produto e engenharia, permitindo que construam sobre a fundação partilhada sem exigir que a equipe central de análises implemente cada caso de uso.
• Equilibrar a migração de fluxos de dados existentes/legados com novos requisitos de produtos, identificando onde os dados existentes podem ser aproveitados e onde é necessário investimento na arquitetura alvo.
• Identificar necessidades comuns entre as equipes de produto e priorizar capacidades de plataforma partilhadas que reduzam esforços duplicados e acelerem a entrega de análises em toda a empresa.
• Definir e acompanhar medidas de sucesso para a adoção do Data Hub, disponibilidade de dados, qualidade, pontualidade, utilização da plataforma e redução do tempo e esforço necessários para habilitar novos casos de uso de análises.
• Assegurar que a fundação de dados suporte casos de uso emergentes de IA, incluindo Agentes de IA, Insights de Interação, análises baseadas em prompts e outras experiências impulsionadas por IA.
• Trabalhar em estreita colaboração com o Principal Product Manager para Product Analytics e a comunidade SME de análises interprodutos para garantir que as prioridades do Data Hub sejam impulsionadas pelas necessidades de clientes, parceiros e produtos.

O que estamos procurando:

• Mais de 5 anos de experiência em Gestão de Produtos, com experiência significativa em plataformas de dados, plataformas de análises, plataformas para desenvolvedores ou produtos B2B SaaS tecnicamente complexos.
• Forte compreensão de conceitos modernos de dados, incluindo arquiteturas orientadas a eventos, ingestão e pipelines de dados, contratos de dados, modelagem de dados, APIs, qualidade de dados e modelos semânticos/empresariais.
• Capacidade de se envolver profundamente com equipes de Dados e Engenharia — entendendo trade-offs técnicos e desafiando decisões de design — enquanto mantém um forte foco em resultados de produtos e negócios.
• Experiência na construção de plataformas partilhadas utilizadas por várias equipes de produto ou engenharia, com compreensão dos princípios de plataforma como produto.
• Experiência em traduzir necessidades entre múltiplos domínios de produtos em capacidades de plataforma reutilizáveis, em vez de soluções pontuais.
• Capacidade comprovada de influenciar e alinhar várias equipes sem autoridade direta e de promover a adoção de padrões e práticas comuns.
• Fortes habilidades de priorização e capacidade de equilibrar investimentos em plataformas fundamentais, migração/dívida técnica e necessidades imediatas voltadas para o cliente.
• Excelentes habilidades de comunicação escrita e verbal, com a capacidade de traduzir conceitos complexos de arquitetura de dados e plataformas em narrativas claras de produtos e negócios.

Diferenciais:

• Experiência com Snowflake ou plataformas modernas de dados em nuvem semelhantes.
• Experiência com Kafka, EventHub ou outras arquiteturas orientadas a eventos.
• Experiência com Contact Center (CCaaS), Comunicações Unificadas (UCaaS) ou plataformas de comunicações, particularmente dados de interação, agente, chamada, mensagens ou utilização.
• Experiência em suportar tanto análises em tempo real quanto históricas a partir de uma fundação de dados partilhada.
• Experiência com produtos de IA/ML e os requisitos de dados associados a Agentes de IA, análises de interação ou aplicações de IA generativa.
• Experiência em modernizar arquiteturas de análises/dados legados enquanto continua a suportar capacidades voltadas para o cliente existentes.

O que o sucesso parece:

• As equipes de produto têm um caminho claro e consistente para trazer novos dados para o Data Hub.
• Os principais domínios de produtos progridem progressivamente de fluxos de dados fragmentados e legados para a arquitetura partilhada.
• Modelos de dados comuns permitem que informações de UC, CC, IA e outros produtos sejam conectadas e analisadas de forma consistente.
• As equipes de análises e IA podem acessar dados de produtos confiáveis sem precisar construir repetidamente pipelines personalizados ou depender de uma equipe central para cada novo caso de uso.
• Novos produtos e recursos são projetados com requisitos de instrumentação e análises desde o início.
• O tempo necessário para tornar novos dados de produtos disponíveis para análises voltadas para o cliente e casos de uso de IA diminui materialmente ao longo do tempo.