Gerente de governança de ti

Empresa do mercado financeiro em expansão, com forte investimento em tecnologia, dados e IA. Atua em um ambiente dinâmico, com foco em modernização de arquitetura, evolução de plataformas digitais e construção de soluções escaláveis para suportar o crescimento do negócio. Modelo de governança que habilita:

definir e evoluir o framework de governança de tecnologia (referências COBIT e ITIL aplicadas com parcimônia), estabelecendo papéis, fóruns, critérios de decisão e o "como medimos". Todo controle proposto precisa passar pelo teste de custo: quanto ele adiciona de atrito e o que ele evita de risco. Portfólio, priorização e fluxo de valor:

conduzir o comitê de priorização (demanda versus capacidade) com transparência de alocação de investimento; estruturar o upstream com as áreas de negócio — intake, qualificação por impacto, esforço, risco e dependências, definição de MVP, critérios de aceite e prontidão para desenvolvimento. ITSM e gestão de mudanças em ambiente crítico:

responder pelo processo ponta a ponta de mudanças, incidentes, requisições e problemas. Em uma casa de investimentos isso significa calendário de mudanças aderente a janelas de mercado e fechamento de cota, freeze periods definidos, change advisory ágil (não burocrático), classificação de risco de mudança, plano de rollback obrigatório, gestão de incidentes maiores com post‑mortem sem culpabilização e CMDB confiável. Governança de arquitetura, não gatekeeping:

instituir a prática de ADRs e RFCs, com fórum técnico leve de revisão de decisões arquiteturais relevantes. A plataforma é modelada em Domain‑Driven Design, com bounded contexts por domínio de negócio e arquitetura de microfrontends — a governança precisa preservar a autonomia dos times dentro de fronteiras e contratos de interface claros, e endereçar dívida técnica com registro e plano, não com discurso. Métricas e gestão por evidências:

instrumentar DORA (lead time, frequência de deploy, taxa de falha de mudança, MTTR), previsibilidade de entrega, qualidade (incidentes, retrabalho, disponibilidade contra SLO), eficiência do upstream e valor realizado (adoção, savings, ROI). Estabelecer a linha de base antes de qualquer iniciativa de melhoria. Governança de IA e AI‑DLC:

definir diretrizes e guardrails para IA aplicada ao ciclo de desenvolvimento — especificação, geração e revisão de código, testes, documentação — e manter o inventário de casos de uso de IA da companhia, com classificação por impacto, avaliação (evals), gestão de risco de modelo, human‑in‑the‑loop nas decisões que afetam cliente, alocação ou risco, e trilha de auditoria completa. Explorar o limite do que a IA permite é mandato; fazê‑lo sem rastreabilidade não é opção. Fin Ops e eficiência econômica:

governar o custo de tecnologia com disciplina de unit economics — custo por unidade de negócio, showback por domínio, política de tagging em AWS, orçamento de inferência de IA, revisão periódica de compromissos e desperdício. Frugalidade é sofisticação, não restrição. Resiliência, continuidade e recuperação:

classificar sistemas por criticidade com RTO e RPO definidos, e garantir que os planos de continuidade e recuperação sejam testados de fato, com evidência — não apenas documentados. Risco tecnológico e conformidade:

identificar, avaliar, tratar e comunicar riscos de tecnologia à liderança em linguagem de decisão. Assegurar aderência à LGPD, aos normativos CVM e BCB aplicáveis, e sustentar auditorias internas e externas com evidência estruturada — preferencialmente automatizada (compliance as code) em vez de coletada manualmente. Gestão de fornecedores e risco de terceiros:

due diligence técnica e de segurança de fornecedores, gestão de SLAs e contratos, avaliação de concentração e dependência de vendor, plano de saída para serviços críticos, e gestão de ativos e licenciamento. Segregação de funções e governança de acesso:

em parceria com Cibersegurança, garantir segregação de funções no ciclo de desenvolvimento e produção, recertificação periódica de acessos e controle de acesso privilegiado. Políticas, padrões e capacitação:

manter políticas e procedimentos de gestão de serviços, engenharia de software, documentação mínima e governança de ativos, com comunicação e treinamento por ritos leves e práticos. Política que ninguém lê não é controle. Times ágeis:

experiência prática liderando ou governando múltiplos squads em ambiente ágil maduro (Scrum, Kanban, agilidade em escala como SAFe ou equivalente), com histórico comprovado de ganho de previsibilidade. Governança de fluxo se aprende operando o fluxo. Platform engineering:

entendimento profundo do conceito de plataforma interna de desenvolvimento — golden paths, self‑service, CI/CD, infraestrutura como código — e da tese de que governança boa se materializa em automação e template padrão, não em documento e aprovação manual. Gestão de mudanças e ITSM:

domínio comprovado de ITSM em ambiente de missão crítica — change, incident, problem e request management, CMDB, catálogo de serviços, gestão de incidentes maiores. Experiência com ferramentas de ITSM em operação real. Cloud AWS:

vivência em governança de ambiente AWS — landing zones, contas e organizações, políticas de segurança e custo, tagging, observabilidade e gestão de compromissos financeiros. Domain‑Driven Design:

fluência em plataforma digital modelada com DDD — decomposição de domínios, bounded contexts, integração entre contextos — suficiente para governar decisões arquiteturais com autoridade técnica. Microfrontends:

compreensão de arquitetura de microfrontends e das implicações de governança que ela cria: versionamento, design system compartilhado, ownership de composição e independência de deploy. AI‑DLC:

experiência efetiva com IA aplicada ao ciclo de desenvolvimento e com a governança correspondente — guardrails, avaliação de qualidade, riscos de vazamento de dados, dependência de ferramenta e propriedade intelectual. Ambiente regulado de missão crítica:

ter operado governança onde indisponibilidade e erro têm custo financeiro, regulatório e reputacional imediato. Conformidade com LGPD, controles internos e auditoria como prática, não como teoria. Métricas e mecanismos de decisão:

capacidade demonstrada de estruturar portfólio, priorização, KPIs e OKRs, e de sustentar decisão de investimento com dado diante de uma liderança sênior. Formação:

graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou área correlata. Pós‑graduação e certificações (ITIL, COBIT, agilidade em escala) são diferenciais — a prática é o requisito. Idiomas:

português fluente e inglês avançado — a interlocução com as operações offshore é diária. Mercado financeiro:

experiência em investimentos, asset, wealth ou banking, com entendimento de janelas de mercado, fechamento de cota, integrações com custódia, B3 e provedores, e dos normativos CVM e BCB. Fin Ops:

certificação ou prática consolidada em governança de custo de cloud. Governança de dados:

catálogo, linhagem, qualidade e produtos de dados — pré‑requisito de qualquer IA que escale. Automação de controles:

histórico de substituição de controles manuais por verificação automatizada em pipeline. Arquitetura corporativa:

vivência com enterprise architecture ou capability mapping em companhia multiunidade. Dinâmico e ousado.

Governança conservadora protege o passado e trava o futuro. Buscamos quem elimina o controle que não paga o próprio custo, propõe a mudança antes de ser solicitada e assume a decisão difícil com dado na mão. Confortável com o desconforto.

A posição exige dizer não a stakeholder sênior, expor risco que ninguém quer ouvir e operar com informação incompleta em território que o mercado ainda está definindo. Quem precisa de consenso e terreno estável não vai prosperar aqui. Builder, não auditor.

Transformar diretriz em prática rodando — de preferência automatizada. O entregável da governança é comportamento mudado, não documento publicado. Liderança por influência.

A autoridade vem da qualidade do argumento e da credibilidade técnica, não do organograma. Você vai atuar com os pilares de Engenharia de Software, Engenharia de Dados e IA, Infraestrutura e Operações e Cibersegurança como par, e com negócio, compliance e auditoria como parceiro. Visão sistêmica e analítica.

Enxergar a companhia inteira: o controle que resolve o problema de uma unidade e cria atrito nas outras não é uma boa decisão. Postura institucional.

Sofisticação, rigor e discrição em toda interação técnica e executiva. Trabalhamos com o patrimônio e a confiança dos nossos clientes.