Product Designer Lead - 4All

Sobre a função

Buscamos uma pessoa Product Design Lead para atuar como ponte entre a inteligência do produto e a experiência do cidadão comum. Diferente de um papel focado apenas em interface, você será responsável por desenhar experiências ponta a ponta, considerando não só a camada visual, mas também os fluxos, os comportamentos do sistema e as decisões de produto por trás das interações.

Seu objetivo será evoluir a experiência de quem chega ao produto com um problema do dia a dia que envolve direito e não sabe como resolver, como uma cobrança indevida, uma multa ou uma negativação, garantindo qualidade, velocidade e clareza, especialmente em contextos complexos como a geração de documentos e a condução da pessoa ao canal certo. O que move o trabalho é o impacto na vida de quem chega perdido com uma situação difícil e sai com um próximo passo viável.

Valorizamos o uso prático de inteligência artificial como ferramenta de trabalho, tanto para prototipação quanto para construção de soluções. Buscamos alguém que enxergue a IA como parte central do processo de design. O ganho que importa aqui é o de qualidade da decisão e da entrega para a pessoa real.

Você vai liderar o trabalho de design dessa frente dentro de um time pequeno e autônomo, colaborando de perto com Engenharia, Produto e Legal Engineers para garantir que a experiência seja consistente, viável tecnicamente e alinhada às capacidades do sistema.

Principais responsabilidades

• Design de experiência ponta a ponta, da entrada do problema à entrega da solução, além da interface.
• Orquestração da experiência com IA: o diálogo do agente, os documentos gerados e os pontos de contato com canais externos.
• Performance percebida: cuidar dos momentos de espera, equilibrando velocidade e qualidade.
• Priorização e escopo: o que entra, o que fica e o que sai, por volume, viabilidade, evidência de uso e qualidade.
• Experimentação contínua: pesquisa, testes e protótipos, com usuário no ciclo e experimento em produção.
• Integração com engenharia e direito: calibrar agente, fluxos e regras junto a engenharia e Legal Engineers.
• Uso de IA no processo de design: prototipar, idear e construir, a serviço da qualidade.

Habilidades mandatórias

• Design de produto e de serviço: experiência sólida com design de jornadas complexas e pensamento sistêmico.
• Experiência com IA em produto: vivência prática desenhando ou trabalhando com produtos que utilizam IA, machine learning ou sistemas baseados em dados.
• Fluência em IA (nível intermediário ou acima): capacidade de utilizar IA no dia a dia para construir soluções, protótipos e fluxos, não apenas uso básico de prompts, com opinião própria sobre o que se ganha e o que se perde com a adoção.
• Pensamento orientado a problema: capacidade de atuar em problemas abertos e ambíguos, conectando experiência do usuário com lógica de produto, e de definir o que precisa ser feito sem esperar o briefing chegar pronto.
• Craft visual: a interface que sai com o seu nome tem ritmo, ergonomia e atenção ao detalhe. Você trata isso como parte do produto, não como acabamento.
• Pesquisa com usuário: conversar com quem usa é parte do que move o seu trabalho, não algo que você delega.
• Colaboração técnica: conforto em trabalhar com engenharia, entendendo conceitos como performance, processamento e comportamento do sistema.
• Autonomia e maturidade: capacidade de navegar em um ambiente altamente sênior, com pouca estrutura e alta complexidade, avançando com risco controlado sem cair na paralisia da análise.

Diferenciais

• Experiência com design para IA generativa: vivência específica com produtos baseados em LLMs, interfaces de conversa ou agentes inteligentes.
• Curiosidade pelo problema jurídico do brasileiro comum: ajuda, mesmo sem ter desenhado produto jurídico antes. Não é pré-requisito, o domínio se constrói nos primeiros meses com apoio de Legal Engineers e advogados consultores.
• Service design: capacidade de estruturar experiências além da interface, conectando múltiplos pontos da jornada.
• Background em produtos de dados ou machine learning: experiência com produtos orientados a dados ou ML.
• Experimentação e métricas: familiaridade com testes A/B, análise de comportamento e leitura de qualidade e uso.
• Uso avançado de IA na execução: ferramentas de IA aplicadas com profundidade em discovery, prototipação e construção, sempre a serviço da qualidade da entrega.