RETIFICAÇÃO Nº 2. Tendo em vista a alteração descrita nesta Retificação nº 2, o Edital compilado contemplando todas as alterações encontra-se anexo.

(1)

RETIFICAÇÃO Nº 2

Com o objetivo de ampliar as possibilidades de participação em futuros certames, publicamos a

presente Retificação nº 2 para alterar o item 1.3 do Edital e inserir o item 1.3.2, de forma a

possibilitar que as futuras licitações possam contemplar a participação tanto de INTERESSADOS

qualificados ou não, e para que seja previsto a possibilidade de se dispensar os já

pré-qualificados de nova habilitação técnica, a critério do Banco, conforme abaixo:

• Item 1.3 do Edital: onde se lê:

1.3. As futuras licitações para a contratação dos serviços objeto desta Pré-Qualificação serão restritas aos pré-qualificados e está prevista para ocorrer a partir de julho/2020.

1.3.1 O Banco do Brasil S/A pretende lançar o primeiro certame a partir de julho de 2020. Leia-se:

1.3 As futuras licitações para a contratação dos serviços objeto desta Pré-Qualificação poderão, a critério do Banco, ser restritas aos pré-qualificados e estão previstas para ocorrer a partir de julho/2020.

1.3.1 O Banco do Brasil S/A pretende lançar o primeiro certame a partir de julho de 2020. 1.3.2 Nas futuras licitações, o Banco do Brasil S/A. poderá dispensar os já pré-qualificados

de nova habilitação técnica, a critério do Banco.

Tendo em vista a alteração descrita nesta Retificação nº 2, o Edital compilado contemplando todas as alterações encontra-se anexo.

Brasília, 21.08.2020

PATRICIA CRAVEIRO BRAGA ASSESSORA 1

(2)

Edital Pré-qualificação – Fornecedor – Abril/2020

UNIDADE INTELIGÊNCIA ANALÍTICA

PRÉ-QUALIFICAÇÃO Nº

2020/0001(9968)

OBJETO: Pré-Qualificação permanente de fornecedores para execução de serviços de construção

de domínios de informação, desenvolvimento, implementação, monitoramento, prospecção e diagnóstico de modelos estatísticos com uso de Inteligência Analítica e de prospecção, diagnóstico, desenvolvimento, implementação e monitoramento de serviços e soluções com uso de Inteligência Artificial, para futuras prestação de serviços, de acordo com os critérios, termos e condições estabelecidos neste instrumento e seus anexos.

IMPORTANTE

Formalização de Consultas E-mail:

(3)

ÍNDICE

PRÉ-QUALIFICAÇÃO Nº 2020/0001(9968)... 1

1. DISPOSIÇÕES PRELIMINARES ... 3

2. OBJETO ... 3

3. DA VALIDADE DA PRÉ-QUALIFICAÇÃO ... 3

4. PARTICIPAÇÃO DOS INTERESSADOS ... 3

5. IMPUGNAÇÃO AO EDITAL ... 5

6. DO RECEBIMENTO DE DOCUMENTOS para qualificação técnica ... 5

7. CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO PARA PRÉ-QUALIFICAÇÃO ... 5

8. RESULTADO DA PRÉ-QUALIFICAÇÃO ... 5 9. FASE RECURSAL ... 5 10. DISPOSIÇÕES FINAIS ... 6 ANEXO I ... 7 ANEXO II ... 13 ANEXO III ... 16 ANEXO IV ... 18 ANEXO V ... 29

ATESTADO DE PRESTAÇÃO DE SERVIÇOS ... 29

(4)

PRÉ-QUALIFICAÇÃO Nº 2020/0001(9968)

PRÉ-QUALIFICAÇÃO TÉCNICA Nº 2020/0001(9968)

O BANCO DO BRASIL S. A., por intermédio da Unidade Inteligência Analítica, torna público que realizará PRÉ-QUALIFICAÇÃO TÉCNICA, de acordo com a Lei nº 13.303, de 30.06.2016, o Regulamento de Licitações do Banco do Brasil (RLBB), publicado na página eletrônica do Banco do Brasil (www.bb.com.br) em 02.05.2018, e nos termos do presente instrumento, cuja minuta-padrão foi apreciada pelo Parecer Jurídico nº 278228-001, de 03.07.2018.

1.1. A PRÉ-QUALIFICAÇÃO encontra respaldo nos arts. 103, inciso I, e 104, incisos I e II, do Regulamento de Licitações e Contratos do Banco do Brasil (RLBB), publicado em 02.05.2018, nos termos da Lei nº 13.303/2016, de 30.06.2016 e do Decreto nº 8.945, de 27.12.2016.

1.2. Este procedimento é anterior à licitação e destina-se a identificar fornecedores para a execução de serviço nos prazos, locais e condições previamente estabelecidos neste Instrumento.

1.3. As futuras licitações para a contratação dos serviços objeto desta Pré-Qualificação poderão, a critério do Banco, ser restritas aos pré-qualificados e estão previstas para ocorrer a partir de julho/2020. 1.3.1. O Banco do Brasil S/A pretende lançar o primeiro certame a partir de julho de 2020.

1.3.2. Nas futuras licitações, o Banco do Brasil S/A. poderá dispensar os já pré-qualificados de nova habilitação técnica, a critério do Banco

1.4. Os trabalhos serão conduzidos por empregado do Banco do Brasil S.A., denominado RESPONSÁVEL, formalmente designado.

1.4.1. As dúvidas decorrentes da interpretação deste Edital poderão ser esclarecidas, desde que encaminhadas para o e-mail: uan.gemod@bb.com.br.

1.5. As informações constantes no presente instrumento e suas atualizações podem ser encontradas no sítio eletrônico do Banco do Brasil – https://www.bb.com.br/pbb/pagina- inicial/compras,-contratacao-e-venda-de-imoveis/compras-e-contratacoes/avisos-e- editais#/ > Pré-Qualificações Permanentes > Edital nº 2020/0001 (9968)

1.6. Para todas as referências de data e hora deste instrumento será observado o horário de Brasília (DF).

2.1. Pré-Qualificação permanente de fornecedores para execução de serviços de construção de domínios de informação, desenvolvimento, implementação, monitoramento, prospecção e diagnóstico de modelos estatísticos com uso de Inteligência Analítica e de prospecção e diagnóstico, serviços e soluções com uso de Inteligência Artificial.

ANEXO I – Descrição detalhada do objeto;

ANEXO II – Documentação para qualificação técnica; ANEXO III – Relação de ferramentas e tecnologia; ANEXO IV – Perfis profissionais e comportamentais; ANEXO V – Documentos relacionados.

3.1. O prazo de validade da PRÉ-QUALIFICAÇÃO será de a té 1 (um) ano, podendo ser atualizada a qualquer tempo, nos termos do § 5º, art. 104, do RLBB.

3. DA VALIDADE DA PRÉ-QUALIFICAÇÃO

1. DISPOSIÇÕES PRELIMINARES

(5)

4.1. Poderão participar desta PRÉ-QUALIFICAÇÃO os INTERESSADOS em concorrer a futuras licitações do Banco para o fornecimento do objeto descrito no ANEXO I e que atenderem às exigências deste Edital e seus Anexos.

4.2. Estarão impedidos de participar desta Pré-Qualificação os INTERESSADOS que se enquadrem em uma ou mais situações a seguir:

a) Estejam constituídos sob a forma de consórcio;

b) Estejam cumprindo a penalidade de suspensão imposta pelo BANCO;

c) Sejam declaradas inidôneas pela União, ou condenadas nos termos da Lei nº 12.846/2013, enquanto perdurarem os efeitos da condenação;

d) Estejam sob falência, concordata, recuperação judicial ou extrajudicial, dissolução ou liquidação; e) Sociedades limitadas e sociedades anônimas de capital fechado que tenham em seus quadros

societário e acionário, respectivamente, funcionários do Banco do Brasil S.A., ainda que em gozo de licença não remunerada, ou membro da Administração desta Instituição, mesmo subcontratado, ou parente dos mesmos até terceiro grau civil, salvo os casos de empresa sob controle do próprio BANCO;

f) Sociedades anônimas de capital aberto que tenham em seu quadro acionário funcionário do Banco do Brasil S.A., ainda que em gozo de licença não remunerada, ou membro da Administração desta Instituição, mesmo subcontratado, dirigente, acionista detentor de mais de 5% (cinco por cento) do capital com direito a voto, controlador ou responsável técnico, ou parente dos mesmos até terceiro grau civil, salvo os casos de empresa sob controle do próprio BANCO;

g) Sociedades anônimas de capital aberto, salvo os casos de empresa sob controle do próprio BANCO, que tenham em seu quadro acionário funcionário do Banco do Brasil S.A., ainda que em gozo de licença não remunerada, ou membro da Administração desta Instituição, mesmo subcontratado, como acionista controlador detentor de até 5% (cinco por cento) do capital com direito a voto, ou parente dos mesmos até terceiro grau civil, e que atue em área do BANCO: i) com gerenciamento sobre o contrato da futura licitação; ii) na área demandante deste procedimento; e/ou iii) a área que realiza o presente procedimento;

h) Empregado do BANCO, ainda que em gozo de licença não remunerada, ou membro de sua administração;

i) Empresas de cujo quadro societário participe atual ou ex-agente público de ente do Poder Executivo Federal ao qual o Banco esteja vinculado, dispensado, exonerado, destituído, demitido ou aposentado no período de 6 (seis) meses da data da respectiva desvinculação com a administração pública, ou parentes dos mesmos, em até terceiro grau civil.

j) Constituída por sócio de empresa que estiver suspensa ou impedida pelo BB, ou que tenha sido declarada inidônea pela União;

k) Cujo administrador seja sócio de empresa suspensa ou impedida pelo BB ou que tenha sido declarada inidônea pela União, no período dos fatos que deram ensejo a sanção;

l) Constituída por sócio que tenha sido sócio ou administrador de empresa suspensa, impedida ou declarada inidônea, no período dos fatos que deram ensejo à sanção;

m) Cujo administrador tenha sido sócio ou administrador de empresa suspensa, ou impedida pelo BB ou que tenha sido declarada inidônea pela União, no período dos fatos que deram ensejo à sanção;

n) Que tiver, nos seus quadros de diretoria, pessoa que participou, em razão de vínculo de mesma natureza, de empresa declarada inidônea.

o) Sociedade cujo proprietário, mesmo na condição de sócio, tenha terminado seu prazo de gestão ou rompido seu vínculo com o Banco do Brasil S.A há menos de 6 (seis) meses.

p) Detenham relação de parentesco, até o terceiro grau civil, com autoridade do Poder Executivo 4. PARTICIPAÇÃO DOS INTERESSADOS

(6)

Federal ao qual o Banco esteja vinculado.

4.3. Não será aceita a entrega de documentos em desconformidade com o disposto neste instrumento. 4.4. A pré-qualificação do objeto descrito no ANEXO I deste instrumento não gera direito à contratação

futura e nem implica a preclusão da faculdade legal de inabilitação pelo BANCO, quando do certame. 4.5. É vedado o nepotismo, nos termos do Decreto 7.203, de 04.06.2010.

5.1. Qualquer cidadão poderá impugnar o ato convocatório da pré-qualificação e respectivos anexos. 5.2. O RESPONSÁVEL decidirá sobre a impugnação no prazo de até 3 (três) dias úteis e, sendo acolhida,

será publicado novo instrumento convocatório com os devidos ajustes para a realização da pré-qualificação.

5.2.1. As impugnações deverão ser encaminhadas para o e-mail uan.gemod@bb.com.br, com o seguinte texto no campo assunto: “IMPUGNAÇÃO EDITAL DE PRÉ-QUALIFICAÇÃO Nº 2020/0001(9968)”. As decisões serão registradas diretamente no sítio eletrônico do Banco do Brasil – https://www.bb.com.br/pbb/pagina-inicial/compras,-contratacao-e-venda-de-imoveis/compras-e- contratacoes/avisos-e-editais#/ > Pré-Qualificações Permanentes > Edital nº 2020/0001 (9968)

5.3. Não serão conhecidas as impugnações apresentadas em divergência ao estipulado no item 5.2.

6.1. O INTERESSADO deverá providenciar o envio dos documentos relacionados no Anexo II deste Instrumento por meio do e-mail uan@bb.com.br, com o seguinte texto no campo assunto: “DOCUMENTAÇÃO EDITAL DE PRÉ-QUALIFICAÇÃO Nº 2020/0001(9968)”.

6.2. A participação na PRÉ-QUALIFICAÇÃO, através da apresentação dos documentos exigidos neste instrumento, implicará na aceitação plena e irretratável das normas e especificações que a ordenam. 6.3. Em nenhuma hipótese será aceita documentação incompleta, sendo a mesma de inteira

responsabilidade do INTERESSADO.

7.1. Os critérios de avaliação para pré-qualificação estão dispostos no Anexo II. 7.2. Os resultados serão apresentados conforme item 8 deste edital.

8.1 O resultado da pré-qualificação será divulgado no sítio eletrônico do Banco do Brasil S.A –

https://www.bb.com.br/pbb/pagina-inicial/compras,-contratacao-e-venda-de-imoveis/compras-e- contratacoes/avisos-e-editais#/ > Pré-Qualificações Permanentes > Edital nº 2020/0001 (9968) e terá validade de até 1 (um) ano, podendo ser atualizado a qualquer tempo.

8.1.1 Poderá a Comissão Técnica, caso entenda pertinente e de forma justificada, revalidar a pré-qualificação cujo prazo tenha expirado, desde que as condições à época da pré-pré-qualificação se mantenham inalteradas e, ainda, não houver indicação para nova avaliação do objeto/fornecedor qualificado.

5. IMPUGNAÇÃO AO EDITAL

6. DO RECEBIMENTO DE DOCUMENTOS PARA QUALIFICAÇÃO TÉCNICA

7. CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO PARA PRÉ-QUALIFICAÇÃO

(7)

8.2 Será considerado(a) pré-qualificado(a) o fornecedor que cumprir todas as exigências estipuladas neste Instrumento.

9.1. A partir da data da intimação do ato que defira ou indefira pedido de pré-qualificação, o INTERESSADO poderá, no prazo de 5 (cinco) dias úteis, recorrer, devendo encaminhar as razões de seu recurso ao BANCO DO BRASIL S.A. – UAN/GERÊNCIA GOVERNANÇA DE INTELIGÊNCIA

ANALÍTICA por meio do endereço eletrônico uan.gemod@bb.com.br, dirigidos à instância superior

GERENTE DE SOLUÇÕES, por intermédio do RESPONSÁVEL.

9.2. Apresentado qualquer recurso válido, ficam os demais INTERESSADOS, desde logo, intimados para, querendo, apresentarem contrarrazões em igual forma e prazo, que começará a contar da data do término do prazo do recorrente, estando assegurada vista dos elementos indispensáveis à defesa dos seus interesses.

9.3. Caberá ao RESPONSÁVEL receber, examinar e decidir a respeito dos recursos interpostos contra suas decisões no prazo de 5 (cinco) dias úteis ou, caso mantenha sua decisão, encaminhá-los nesse mesmo prazo ao GERENTE DE SOLUÇÕES, para a decisão final.

9.4. A apresentação de recurso sem a observância da forma e do prazo estabelecidos nos itens anteriores importará decadência desse direito.

9.5. O acolhimento de recurso importará a invalidação apenas dos atos insuscetíveis de aproveitamento. 9.6. Decididos os recursos e constatada a regularidade dos atos praticados, a instância competente

poderá ratificar o resultado da Pré-Qualificação.

10.1 É facultado ao BANCO, em qualquer fase da pré-qualificação, a promoção de diligência destinada a esclarecer ou a complementar a instrução do processo.

10.2 Os INTERESSADOS intimados para prestar quaisquer esclarecimentos adicionais deverão fazê-lo no prazo determinado pelo RESPONSÁVEL, sob pena de não ter o seu objeto pré-qualificado.

10.3 Este instrumento deverá ser lido e, após apresentação da documentação, não serão aceitas alegações de desconhecimento ou discordância de seus termos.

10.4 Os casos não previstos neste instrumento serão decididos pelo RESPONSÁVEL.

10.5 Fica eleito o Foro de Brasília para solucionar eventuais litígios, afastado qualquer outro, por privilegiado que seja.

BRASÍLIA, 29 DE ABRIL DE 2020.

PATRICIA CRAVEIRO BRAGA ASSESSORA 1

RESPONSÁVEL PELA CONDUÇÃO DO PROCEDIMENTO 9. FASE RECURSAL

(8)

ANEXO I

PRÉ-QUALIFICAÇÃO Nº 2020/0001(9968)

ESPECIFICAÇÃO TÉCNICA DO OBJETO

1. Do Objeto

1.1. Pré-Qualificação permanente de fornecedores para execução de serviços

especializados de construção de domínios de informação, desenvolvimento,

implementação, monitoramento, prospecção e diagnóstico de modelos estatísticos com

uso de Inteligência Analítica e de prospecção, diagnóstico, desenvolvimento,

implementação e monitoramento de serviços e soluções com uso de Inteligência

Artificial, para futuras prestação de serviços, de acordo com os critérios, termos e

condições estabelecidos neste instrumento e seus anexos.

1.1.1. Serviços técnicos especializados em Inteligência Analítica: entende-se

por esses serviços aqueles realizados por meio de projetos de construção de

modelos

estatísticos,

construção

de

Domínios

de

Informação

e

prospecção/diagnóstico de soluções;

1.1.2. Serviços técnicos em Inteligência Artificial: entende-se por esses serviços

aqueles realizados por meio de projetos de desenvolvimento de serviços e

soluções cognitivas, metodologias de treinamento de dados/ curadoria do

conhecimento e processos para Inteligência Artificial.

1.2. Os serviços serão prestados ao Banco do Brasil S. A., por pessoa jurídica de

direito privado, na praça de Brasília (DF) nas instalações físicas do CONTRATANTE

/ou de empresas do conglomerado.

1.3. A INTERESSADA na presente pré-qualificação, em caso de posterior

contratação, compromete-se a prestar os serviços, disponibilizando pessoal qualificado,

de níveis pleno e sênior, para atender à demanda de serviço indicada pelo

Banco/conglomerado, conforme condições constantes do

ANEXO V

.

2. Das Habilidades

2.1. Além de habilidades específicas para cada perfil, os serviços requerem

habilidades de Análise de Problemas, Gestão e Prospecção de Serviços e Soluções de

Inteligência Analítica e Artificial, envolvendo a execução das seguintes atividades:

(9)

0 = não esperado; 1 = esperado ocasionalmente; 2 = esperado regularmente 2.1.1 Análise de Problemas e Gestão

Frequência Esperada Pleno Sênior 2.1.1.1 _{Direciona e inspira a empresa sobre o potencial de negócios e de}

estratégia em Inteligência Analítica e Artificial/ Ciência de Dados

1 2

2.1.1.2 Identifica oportunidades de negócios orientadas a dados 1 2 2.1.1.3 Participa de discussões para entender limitações tecnológicas e de

negócios

2 2

2.1.1.4 Prioriza, define o escopo e gerencia projetos de ciência de dados e seus respectivos indicadores

0 1

2.1.1.5 (Auxilia) na definição e comunicação de princípios de Governança 1 2 2.1.2 Prospecção/Diagnóstico de Soluções Pleno Sênior

2.1.2.1 Realiza diagnóstico sobre necessidade de adoção de novas formas de trabalho (ferramentas, métodos e/ou técnicas), por meio da análise das situações de construção que levaram à demanda de projeto

1 2

2.1.2.2 Define critérios objetivos e qualitativos que permitam

ponderar a adequação de cada solução identificada as necessidades da CONTRATANTE.

1 2

2.1.2.3 Identifica alternativas de mercado e pontuação preliminar conforme critérios definidos pelo item 4.2.2.

1 2

2.1.2.4 Elabora prova de conceito de, no mínimo 2 alternativas, em ambiente de laboratório da INTERESSADA, com o objetivo de avaliar a compatibilidade e adequação da solução com os demais componentes do processo de trabalho da CONTRATANTE.

1 2

2.1.2.5 Realiza avaliação final das soluções identificadas, com apontamento da situação em que cada uma das alternativas deve ser utilizada

1 2

2.1.2.6 Planeja e especifica o processo de implantação das nova(s) alternativa(s) de solução, municiando as demandas de TI e alterações de projetos necessárias

2 2

2.1.2.7 Realiza diagnóstico da necessidade de adoção de novas formas de trabalho (ferramentas, métodos e/ou técnicas), por meio da análise das situações de construção que levaram à demanda de projeto

2 2

2.1.2.8 Define critérios objetivos e qualitativos que permitam ponderar adequação de cada solução identificada às necessidades da CONTRATANTE.

2 2

2.1.2.9

Identifica alternativas de mercado e pontuação preliminar conforme critérios definidos no momento do diagnóstico/prospecção

(10)

3. Das Inteligências

3.1. Serviços em Inteligência Analítica

3.1.1. Os serviços relacionados à inteligência analítica serão realizados por meio de

prospecção/diagnóstico de soluções, projetos de construção de modelos estatísticos

e construção de domínios de informação nos formatos descritos pelos itens 2, 3.1.2

e 3.1.3.

3.1.2. Os projetos de construção de modelos de inteligência analítica exigirão a

mobilização de equipes compostas por profissionais com níveis de experiência

distintos. Para estes projetos, serão necessários profissionais que desempenhem as

seguintes atividades:

0 = não esperado; 1 = esperado ocasionalmente; 2 = esperado regularmente 3.1.2.1 Construção de modelos de inteligência analítica

Frequência Esperada Pleno Sênior 3.1.2.1.1 Entende o negócio, apresentando alternativas de abordagem com

avaliação associada de diferenciais obtidos pela aplicação de inteligência analítica

1 2

3.1.2.1.2 Planeja a abordagem negocial, com apoio na identificação das variáveis resposta e dos potenciais métodos estatísticos a serem aplicados na produção do modelo

1 2

3.1.2.1.3 Seleciona, prepara informações e gera variáveis de entrada do modelo

1 2

3.1.2.1.4 Desenvolve modelos estatísticos, aplicando no mínimo três técnicas estatísticas diferenciadas para possibilitar o estabelecimento de modelo primário e desafiantes, incluindo os procedimentos de treinamento dos modelos

2 2

3.1.2.1.5 Realiza a avaliação do modelo, envolvendo testes “out of sample” e “out of time”, backtest gerando indicadores de acurácia e performance conforme estabelecido pelas normas da CONTRATANTE.

2 2

3.1.2.1.6 Planeja implantação dos modelos, com previsão de sua forma de execução no ambiente de produção: escoragem e integração com ambiente que operacionalize as decisões que serão baseadas nos modelos

2 2

3.1.2.1.7 Elabora procedimentos de verificação da qualidade dos dados preparados

2 2

3.1.2.1.8 Elabora procedimentos para monitoração de performance e acurácia do modelo

3.1.2.1.9 Prepara procedimentos de remediação da redução de performance por meio de nova execução dos treinamentos de modelos, quando aplicável.

(11)

3.1.3. Os projetos de Construção de Domínios de Informação envolvem a

construção de modelos de dados, procedimentos de extração, transformação e

carga, testes, aplicação de regras de qualidade e segurança, além da documentação

de metadados vinculados a Domínios de Informação. Para estes projetos, serão

necessários profissionais que desempenhem as seguintes atividades:

0 = não esperado; 1 = esperado ocasionalmente; 2 = esperado regularmente

3.1.4. Durante a execução dos projetos de construção de domínios de informação e

de modelos estatísticos deverá ser realizada a transferência de conhecimentos para

a equipe responsável pelo método de mentoring, que envolve o trabalho colaborativo

com equipe do BANCO. A equipe da INTERESSADA deverá coordenar e liderar o

início dos trabalhos, atribuindo responsabilidades para a equipe do Banco e

transferindo a coordenação dessa no decorrer de cada projeto.

3.1.5. As atividades a serem desempenhadas deverão utilizar a infraestrutura

tecnológica disponível, conforme Anexo III, podendo ser utilizadas ferramentas e

bibliotecas adicionais especializadas nas técnicas a serem aplicadas, desde que

manifestada a concordância prévia por parte do BANCO.

3.1.3.1 Construção de Domínios de Informação Frequência Esperada Pleno Sênior 3.1.3.1.1 Entendimento de contexto do negócio e caso de uso, com a

apresentação de alternativas de abordagem com avaliação associada de diferenciais a serem obtidos pela aplicação de inteligência analítica

1 2

3.1.3.1.2 Modelagem do Domínio de Informação, relacionando variáveis, leiautes e demais requisitos aplicáveis à base de dados

1 2

3.1.3.1.3 Preparação, Importação e Transformação de dados (ETL) 1 2

3.1.3.1.4 Definição das regras de qualidade a serem aplicadas ao Domínio de Informações

2 2

3.1.3.1.5 Implementação de procedimentos de qualidade da informação a ser mantida no Domínio

2 2

3.1.3.1.6 Testes de qualidade e segurança 2 2

3.1.3.1.7 Implantação e Publicação do Domínio de Informações 2 2

3.1.3.1.8 Entendimento de contexto do negócio e caso de uso, com a apresentação de alternativas de abordagem com avaliação associada de diferenciais a serem obtidos pela aplicação de inteligência analítica

3.1.3.1.9 Modelagem do Domínio de Informação, relacionando variáveis, leiautes e demais requisitos aplicáveis à base de dados

(12)

3.2. Serviços em Inteligência Artificial

3.2.1. Os serviços relacionados à inteligência artificial serão realizados por meio de

prospecção/diagnóstico de soluções e projetos de construção de serviços e soluções

nos formatos descritos pelos itens 2 e 3.2.4.

3.2.2. A prestação de serviços em Inteligência Artificial será realizada em projetos

que envolvem a análise de demandas, desenvolvimento, implementação, gestão e

avaliação de soluções em Inteligência Artificial, com a respectiva transferência de

conhecimento por meio da prática de mentoring e suporte, apoiando a elaboração e

estabelecimento dos procedimentos de monitoramento da performance e qualidade.

As soluções abrangem aprendizagem de máquina, aprendizagem profunda de

máquina, análise e processamento de texto, áudio, imagens e sentimentos em

conteúdo não estruturado, sistemas de decisão, desenvolvimento e operações

(DevOps e AIOps), integração de serviços com uso de Internet of Things (IoT).

3.2.3. Além das atividades descritas acima, a prestação de serviços também deverá

abranger o treinamento de bases de dados e/ou metodologias e interfaces para

realização de curadoria do conhecimento

1

_.

3.2.4. Estes projetos exigirão a mobilização de equipes compostas por profissionais

com níveis de experiência distintos (pleno e sênior). Para estes projetos, serão

necessários profissionais que desempenhem as seguintes atividades:

3.2.4.1 Construção de serviços ou soluções de inteligência artificial

Frequência Esperada Pleno Sênior 3.2.4.1.1 Entende o negócio, apoiando a identificação e

classificação dos requisitos necessários para atendimento de novas demandas

1 2

3.2.4.1.2 Auxilia a elaboração de indicadores, financeiros e não financeiros, para estabelecer valor a ser entregue pelos serviços e soluções propostos

1 2

3.2.4.1.3 Desenvolve e estrutura serviços e soluções cognitivas envolvendo processamento de linguagem natural, classificação de informações, imagens, vídeos, áudios e dados em datasets com complexidade computacional e saídas preditivas e prescritivas

2 2

3.2.4.1.4 Desenvolve e estrutura metodologias de curadoria para processamento de linguagem natural, classificação de informações, imagens, vídeos, áudios e dados de acordo com as diretrizes do Banco, a taxonomia e a lógica de negócio da área atendida e a solução a ser disponibilizada

1 2

1 _{Curadoria consiste no processo de selecionar, administrar, direcionar e disponibilizar conhecimento a um determinado público. No}

contexto de Inteligência Artificial, consiste em: construir bases (corpus) de conhecimento, elaborar, definir e registrar artefatos cognitivos e realizar a análise e melhoria contínua de qualidade da base de conhecimento sob sua gestão. Trata-se de processo primordial em soluções de Inteligência Artificial, pois é por meio de curadoria que a solução é programada e aprimorada para oferecer informações e decisões de forma assertiva e alinhadas às diretrizes determinadas para aquele conteúdo. A metodologia e responsabilidade da curadoria varia de acordo com a solução existente

(13)

3.2.4.1.5 Realiza avaliação do serviço ou solução, envolvendo testes de assertividade por amostragem, testes estatísticos e de qualidade do conteúdo disponibilizado

2 2

3.2.4.1.6 Propõe ajustes e melhorias dos serviços e soluções que tenham performance abaixo do mínimo definido, quando aplicável

2 2

0 = não esperado; 1 = esperado ocasionalmente; 2 = esperado regularmente

3.2.5. Durante a execução dos projetos de construção de serviços e soluções de

inteligência artificial, deverá ser realizada a transferência de conhecimentos para a

equipe responsável pelo método de mentoring, que envolve o trabalho colaborativo

com equipe do BANCO. A equipe da CONTRATANTE deverá coordenar e liderar o

início dos trabalhos, atribuindo responsabilidades para a equipe da INTERESSADA

e transferindo a coordenação essa no decorrer de cada projeto.

3.2.6. As atividades a serem desempenhadas como serviços de inteligência artificial

deverão utilizar a infraestrutura tecnológica disponível conforme Anexo III, podendo

ser utilizadas ferramentas e bibliotecas adicionais especializadas nas técnicas a

serem aplicadas, desde que manifestada a concordância prévia por parte do

BANCO.

(14)

ANEXO II

PRÉ-QUALIFICAÇÃO Nº 2020/0001(9968)

DOCUMENTAÇÃO PARA HABILITAÇÃO TÉCNICA

1. A INTERESSADA deverá apresentar atestado(s) de capacidade técnica fornecido(s) por

pessoa jurídica de direito público ou privado, que comprove(m):

1.1. Aptidão da INTERESSADA para desempenhar atividade pertinente e compatível

com o ramo de atividade de acordo com o objeto;

1.2. Aptidão da licitante para a realização das atividades descritas neste Edital; e

1.3. Declaração de aptidão para dispor de equipe composta conforme descrição

constante do Anexo IV.

2. No caso de atestados emitidos por empresa da iniciativa privada, não serão considerados

aqueles emitidos por empresas pertencentes ao mesmo grupo empresarial da

INTERESSADA.

2.1. Serão considerados como pertencentes ao mesmo grupo empresarial da empresa

proponente, empresas controladas ou controladoras da empresa proponente, ou que

tenha pelo menos uma mesma pessoa física ou jurídica que seja sócio da empresa

emitente e da empresa proponente.

3. Cada atestado deverá conter:

3.1. Nome da empresa atestante, endereço, CNPJ, ativos totais, contatos (nome,

cargo, telefone);

3.2. Dados do contrato com a empresa proponente, local de prestação do serviço, data

de início e término das atividades, total de pontos de função ou horas executados;

3.3. Descrição dos serviços prestados de forma a possibilitar ao BANCO o

entendimento dos trabalhos realizados, bem como a aferição da compatibilidade com

o objeto da presente pré-qualificação.

4. Caso os atestados sejam apresentados em pontos de função, para efeito de equiparação,

será considerada uma produtividade de 12 horas/PF.

5. Somente serão considerados válidos atestados fornecidos por Instituição Financeira

Bancária, nacional e/ou internacional, de direito público ou privado, com ativos totais

superiores a R$ 500.000.000.000,00 (quinhentos bilhões de reais) ou valor equivalente em

moeda estrangeira.

5.1. A exigência estabelecida decorre da especificidade e complexidade do objeto e

que os serviços a serem contratados são inerentes à instituição bancária. Ademais,

por envolverem áreas críticas do Banco do Brasil, faz- se necessária a contratação de

empresa que possua experiência na execução dos serviços pretendidos em

instituições financeiras de porte similar ao desta Instituição.

(15)

6. Para atestados emitidos pelo próprio Banco do Brasil é dispensada a inclusão da

informação de Ativos Totais.

Quantitativo mínimo

7. Os atestados devem comprovar a realização das atividades observando a composição

descrita a seguir, sendo permitida a soma de atestados para se atingir a qualificação exigida:

Inteligência Analítica

Item Descrição Quantidade Percentual

1 Cientista de Dados e Cientista de Dados Social: Experiência _{em ferramentas de Inteligência Analítica listadas no Anexo III} 56.000 horas 100,00% 1.1 Mínimo de experiência em ferramentas do item _{“Modelagem Preditiva”} 30.000 horas 53,57% 1.2 Mínimo de experiência em ferramentas do item _{“Visualização de Dados”} 10.000 horas 17,86% 1.3 Mínimo de experiência em ferramentas de analytics _{como: Google Analytics e Piwik.} 1.000 horas 1,79% 1.4 Mínimo de horas em linguagem SQL e R 1.500 horas 2,68% 2 Engenheiro de dados: Experiência em ferramentas de _{Inteligência Analítica listadas no Anexo III} 53.000 horas 100,00% 2.1 Mínimo de experiência em ferramentas dos itens “Acesso à _{Informação” ou “Ingestão de Informação”} 25.000 horas 47,17% 2.2 Mínimo de experiência em ferramentas dos itens “Gestão da _{Informação” e “DevOps”} 15.000 horas 28,30%

Inteligência Artificial

Item Descrição Quantidade Percentual

1 Área _{Experiência nas especialidades descritas a seguir.}de atuação – Inteligência Artificial: 57.600 horas 100,00%

1.1

Todas as especialidades: experiência em ferramentas de

(16)

ANEXO III

PRÉ-QUALIFICAÇÃO Nº 2020/0001(9968)

RELAÇÃO DE FERRAMENTAS E TECNOLOGIA

1. Plataforma Tecnológica do BANCO

1.1. A Plataforma tecnológica do Banco utiliza diversas ferramentas, arcabouços,

linguagens de programação e bibliotecas. As tecnologias listadas abaixo são as

mais utilizadas nos processos de Inteligência Analítica e Artificial – entretanto, não

são exaustivas.

1.2. Inteligência Analítica:

1.2.1. Acesso à informação

SQL, IBM DB2, Oracle SQL, HDFS, PostgreSQL,

MySQL, MongoDB, Redis, HBase, ElasticSearch, Hive, Impala, MapReduce, Spark, Influx, SAS, Produtos do ecossistema Hadoop nas distribuições HortonWorks e Cloudera.

1.2.2. Ingestão de Informação

Apache Sqoop, Apache Flume, Apache NiFi, Apache Chukwa, Apache Kafka, Storm, IBM DataStage, Produtos do ecossistema Hadoop nas distribuições HortonWorks e Cloudera.

1.2.3. Modelagem Preditiva

Python, Jupyter Notebook, PyCharm, Zeppelin, R, RStudio, Spark, TensorFlow, Keras, SAS, SPSS, H2O, Polyaxon, Produtos do ecossistema Hadoop nas distribuições HortonWorks e Cloudera.

1.2.4. Visualização de

Dados Spotfire, Power BI, Tableau, QlikView, Microstrategy, _Cognos.

1.2.5. Gestão da Informação

Atlas, Registry, Cloudera Navigator, Ambari, Apache Knox, Falcon, Zookeeper, Oozie, Knox, Kerberos, Ranger, SAS, IBM Infosphere.

1.2.6. DevOps _Git, _Jenkins, _ArgoCD, _Sonar, _{Source-To-Image,}

(17)

1.3. Inteligência Artificial

1.3.1. DevOps

Android, Angular, Apache Maven, API Gateway, ArgoCD, Artifactory, Cuda, Cython, Docker, Docker- compose, FastAPI, Flask, Git, Github, Gitlab, H2O, Java, Jenkins, Kubernetes, Matplotlib, Numpy, OpenCV, Openvino, Pandas, Python, Progress Bars tqdm , Pycharm, python.os, Pytorch, Pywavelets, Rancher, Scikit-learn, Scipy, Seaborn, Sonar, Source- To-Image, Venv, Virtualenvwrapper, VScode.

1.3.2. Agentes Semânticos/ Cognitivos

Angular, Apache Maven, API Gateway, Artifactory, DataStage, Dbeaver, DialogFlow, Git, Google Cloud, IBM Cloud, Java, JavaScript, Microsoft Azure, MySQL, OWL, Pentaho, Power BI, Protegé, Rasa Core, Reasoner, SOLR, Sonar, Spotifire, SQL.

1.3.3. Texto

Angular, API Gateway, ArgoCD, Artifactory, Cuda, Dbeaver, DialogFlow, Docker, Docker-compose, FastAPI, Flask, Git, Github, Gitlab, IBM DB2, Jenkins, Jupyter, Jupyter Notebook, Keras, Kerberos, Kubernetes, Microsoft Azure, Mongo DB, MySQL, Numpy, OpenCV, Pandas, PostgreSQL, Pycharm, Python, Rancher, Redis, Sonar, Source-To-Image, Spark Enterprise, SQL, Tensorflow, VScode

1.3.4. Visão Computacional

Android, API Gateway, ArgoCD, Artifactory, Cognos , Cuda, Cython, Dbeaver, Docker, Docker-compose, FastAPI, Flask, Git, Github, Gitlab, IBM DB2, Java, JavaScript, Jenkins, Jupyter, Jupyter Notebook, Keras, Kubernetes, Matplotlib, Microstrategy, Mongo DB, Numpy, OpenCV, Openvino, Pandas, PostgreSQL, Power BI, Progress Bars tqdm, Pycharm, Python, python.os, Pytorch, Pywavelets, QlikView, Rancher, SAS, Scikit-learn, Scipy, Seaborn, Sonar, Spotifire, SQL, Tableau, Tensorflow, Venv, Virtualenvwrapper, VScode.

1.3.5. Voz

API Gateway, Artifactory, Docker, Docker-compose, Flask, Git, Gitlab, IBM Cloud, JavaScript, Jenkins, Jupyter Notebook, Kubernetes, Mongo DB, Numpy, Pandas, Pycharm, Python, Rancher, Redis, Scipy, Sonar, VScode.

1.3.6. AIOPS

Angular, Apache Ambari, Apache Flume, Apache Hadoop, Apache Hive, Apache Kafka, Apache NIFI, Apache Ooozie, Apache SolR, Apache Spark, Apache Sqoop, Apache Yarn, Apache Zookeeper, Artifactory, C++, Cassandra, Dbeaver, Dynamo, Elastic, ELK

(18)

Stack, Falcon, Firebase, Hbase, HDFS, Java, Jupyter Notebook, Mapreduce, Neo4J, Pig, Python, Redis, Riak, Scala, Sentry, SQL, Zepellin Notebook,

1.3.7. Agentes de Decisão

Generative Adversarial Netwoks (GANs), Restricted e Boltzmann Machines (RBM), Keras Framework, Caffe Framework, TensorFlow Framework, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) Framework, MXNet Framework, Chainer Framework, Deeplearning4J Framework, Torch/Pytorch Framework, Outros Frameworks de Deep Learning;

1.3.8. Internet of

Things (IoT)

Apache Kafka, Apache Hadoop, protocolos de comunicação Bluetooth, RFID, Wi-FI, Thread, ZigBee, NB-IoT, LTE-Cat M1, LoRaWAN, Sigfox

(19)

ANEXO IV

PRÉ-QUALIFICAÇÃO Nº 2020/0001(9968)

PERFIS PROFISSIONAIS E COMPORTAMENTAIS

1. Para a prestação dos serviços descritos é imprescindível que a INTERESSADA

mantenha em sua equipe profissionais com a qualificação mínima e perfis abaixo descritos:

1.1. Qualificação Mínima: nível superior ou especialização completo nas áreas de

Informática, Matemática, Estatística, Economia, Administração, Engenharias e áreas

correlatas;

1.2. Experiência: comprovação de experiência relevante de acordo com os níveis de

senioridade descritos abaixo.

1.2.1. Profissionais de nível pleno: mínimo de 24 meses de experiência

comprovada na área ou pesquisa e desenvolvimento compatíveis ao perfil exigido.

É obrigatório que o candidato tenha ao menos nível de pós-graduação ou

certificação em formação continuada, em andamento ou completo, nas áreas

indicadas para o seu perfil.

1.2.2. Profissionais de nível sênior: mínimo de 36 meses de experiência

comprovada na área ou pesquisa e desenvolvimento compatíveis ao perfil exigido.

É obrigatório que o candidato tenha ao menos nível de pós-graduação ou certificação

em formação continuada, em andamento ou completo, nas áreas indicadas para o

seu perfil e desejável os níveis de mestrado ou doutorado nas áreas abaixo.

1.2.2.1. Pós-graduação, Mestrado e Doutorado: áreas de Informática, Matemática,

Estatística, Economia, Administração, Engenharias e áreas correlatas

como Ciência de Dados, Big Data Analytics, Machine Learning e

Inteligência Artificial e IoT (Internet of Things).

(20)

2. Perfis Profissionais e Comportamentais

2.1. Área de Atuação INTELIGÊNCIA ANALÍTICA E GOVERNANÇA DE INFORMAÇÕES 2.1.1. Função CIENTISTA DE DADOS

2.1.1.1. Atribuições

•

Entender contexto de necessidade de negócios

•

Desenvolver e propor modelos

•

Definir usos dos modelos

•

Validar Implementação

•

Acompanhar adequação do uso do modelo e do modelo ao uso

•

Monitorar modelos analíticos

•

Evidenciar aplicações

•

Apoiar decisão estratégica

•

Mentorar as especialidades técnicas

•

Potencializar a produção de modelos 2.1.1.2. Conhecimentos

obrigatórios

•

_{estratégias de negócios e impactos do modelo a partir de sua utilização}Conhecimento de produtos, estratégia de clientes, estratégia corporativa,

•

Conhecimento de técnicas estatísticas para seleção de variáveis, amostragem e planejamento de experimentos.

•

Conhecimento em técnicas de segmentação, modelagem estatística, econométrica e computacional (por exemplo IA e Machine Learning)

•

Conhecimento em técnicas de pesquisa operacional a exemplo de técnicas de otimização

•

Conhecimento de técnicas de mineração de dados, governança e estrutura de dados, governança de soluções com aplicação de ciências de dados.

•

Conhecimento de fontes para prospecção de novas informações e novas técnicas de modelagem

•

Experiência em modelagem de dados, geração de estatísticas e identificação de tendências, incluindo análises exploratória, descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva

•

Conhecimento de técnicas e ferramentas para monitoramento dos modelos analíticos em produção

•

Conhecimento de gerenciamento de projetos, ciclo de vida do modelo, gestão de modelos, resultados e indicadores de performance

Experiência com software de business intelligence, como Oracle, Qlik, Tableau, IBM Cognos e / ou Microsoft Power BI;

• Conhecimento de técnicas de evidenciação/apresentação de resultados, codificação visual, visualização e comunicação de dados e ideias, data storytelling

• Conhecimento em ambientes e ferramentas de Big Data (Hadoop, Spark, Hive etc.)

• Conhecimento em linguagens e ferramentas de programação (Java, Phyton, R, Scala, SQL, SAS, Octave, PSPP, SPSS etc.)

• Conhecimento de técnicas de construção de fluxos de análise online, tempo real e para processamento em lote.

• Experiência na construção de fluxos de análise real time. (Nível sênior)

(21)

2.1.1.3. Competências

•

Ação Estratégica

•

Perspectiva Global

•

Análise Crítica

•

Cultiva inovação

•

Aprendizagem Rápida

•

Responsabilização

•

Análise Preditiva

•

Adaptabilidade

•

Colaboração

•

Articulação

2.1.2. Função CIENTISTA DE DADOS SOCIAL

•

Analisar perfis de comportamento social

•

Segmentar perfis de comportamento social

•

Identificar comportamento social

•

Desenvolver e propor modelos comportamentais

•

Definir usos dos modelos comportamentais

•

Definir critérios de sucesso da solução comportamental

•

Homologar modelos comportamentais

•

Acompanhar adequação do uso do modelo e do modelo ao uso

•

Monitorar modelos comportamentais

•

Evidenciar aplicações e resultados

•

Prover conhecimento do contexto comportamental

•

Mentorar as especialidades técnicas

•

Potencializar a produção de modelos 2.1.2.2. Conhecimentos

obrigatórios

•

Conhecimento de produtos, estratégia de clientes, estratégia corporativa, estratégias de negócios e impactos do modelo a partir de sua utilização.

•

Conhecimento em área de humanas (psicologia, sociologia, antropologia etc.) e marketing.

•

Conhecimento de técnicas estatísticas para seleção de variáveis, amostragem, planejamento de experimentos e modelagem estatística.

•

Conhecimentos sobre hábitos de consumo e segmentação comportamental.

•

Conhecimento em técnicas de pesquisa operacional a exemplo de técnicas de otimização.

•

Conhecimento de técnicas de mineração de dados, governança e estrutura de dados, governança de soluções com aplicação de ciências de dados.

•

Conhecimento de fontes para prospecção de novas informações e novas técnicas de modelagem mais adequadas aos modelos comportamentais.

•

Experiência em modelagem de dados, geração de estatísticas e identificação de tendências, incluindo análises exploratória, descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva para modelos comportamentais.

•

Conhecimento de gerenciamento de projetos, ciclo de vida do modelo, gestão de modelos, resultados e indicadores de performance.

(22)

•

Conhecimento de técnicas de evidenciação/apresentação de

resultados, codificação visual, visualização e comunicação de dados e ideias, data storytelling.

•

Conhecimento em ambientes e ferramentas de Big Data (Hadoop, Spark, Hive etc.).

•

Conhecimento em linguagens e ferramentas de

•

programação (Java, Phyton, R, Scala, SQL, SAS, Octave, PSPP, SPSS etc.). 2.1.2.3. Competências

•

Ação Estratégica

•

Perspectiva Global

•

Análise Crítica

•

Cultiva Inovação

•

Responsabilização

•

Articulação

2.1.3. Função

•

_{ENGENHEIRO DE DADOS}

•

Entender contexto de uso da informação.

•

Gerir premissas, regras e propor políticas e modelos de gestão para provimento de informações.

•

Definir normas para gestão da arquitetura dos Domínios Lógicos de Informações

•

Definir critérios para os processos de criação e manutenção de Domínios Lógicos de Informações.

•

Definir metamodelo de informações descritivas dos Domínios e Informações

•

Propor características de Domínio Lógico de Informações (responsável, fronteiras, regiões de qualidade e nível de qualidade compatível com os usos).

•

Propor Iniciativas de evolução de Domínios Lógicos de Informação frente a novos usos.

•

Definir melhores práticas, ferramentas e modelos de gestão para construção de soluções de ETL.

•

Implementar, publicar e disponibilizar modelos analíticos em produção.

•

Desenvolver ambientes de desenvolvimento e homologação para teste dos modelos analíticos.

•

Demandar alterações nos sistemas corporativos para impulsionar a disponibilização de modelos analíticos.

2.1.3.2. Conhecimentos obrigatórios

•

Conhecimento do ciclo de vida das informações e dos modelos, seus processos e indicadores de qualidade e governança.

•

Experiência na adaptação de metodologias para o desenho e implementação de Modelos Operacionais para Governança da Informação e Modelos.

•

Experiência com as melhores práticas, métodos e ferramentas em Governança da Informação e de Modelos.

•

Experiência na concepção / desenvolvimento de padrões e políticas governamentais e de qualidade da informação.

(23)

suportam o ciclo de vida das informações e dos modelos, desde sua definição, captura, armazenamento, transformação e uso dentro da organização.

•

Conhecimento de bancos de dados e modelagem de dados.

•

Conhecimento do processo de extração, transformação e carregamento de dados.

•

Conhecimento de Data Warehouse/Data Lake.

•

Experiência no desenvolvimento de procedimentos de coleta de dados para inclusão de informações relevantes para a construção de sistemas analíticos.

•

Conhecimento de fontes para prospecção de novas informações.

•

Experiência no desenvolvimento de processos e sistemas de data quality.

•

Experiência no desenvolvimento processos e sistemas automatizados de detecção de anomalias e acompanhamento constante de seu

desempenho.

•

Experiência em SQL / PL SQL, gerenciamento de dados, funções de qualidade.

•

Definir critérios para os processos de criação e manutenção de Domínios Lógicos de Informações.

•

Definir metamodelo de informações descritivas dos Domínios e Informações

•

Propor características de Domínio Lógico de Informações (responsável, fronteiras, regiões de qualidade e nível de qualidade compatível com os usos).

•

Propor Iniciativas de evolução de Domínios Lógicos de Informação frente a novos usos.

•

Definir melhores práticas, ferramentas e modelos de gestão para construção de soluções de ETL.

•

Implementar, publicar e disponibilizar modelos analíticos em produção.

•

Desenvolver ambientes de desenvolvimento e homologação para teste dos modelos analíticos.

•

Demandar alterações nos sistemas corporativos para impulsionar a disponibilização de modelos analíticos.

2.1.3.3. Conhecimentos

desejados

• _•

Ferramenta Erwin

Ferramenta IBM Data Stage 2.1.3.4. Competências

•

_{Análise crítica}

•

Relacionamento

•

Resiliência

•

Senso de urgência

•

Comprometimento

•

Perspectiva Global

•

Adaptabilidade

•

Responsabilização

•

Colaboração

•

Articulação

(24)

2.2. Área de Atuação _{INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL}

2.2.1. Atribuições Gerais a todas as funções

•

Avaliar serviços/ soluções/ APIs em Inteligência Artificial disponíveis no mercado aplicadas ao seu contexto de atuação

•

Desenvolver serviços/ soluções/ APIs em Inteligência Artificial aplicadas ao seu contexto de atuação

•

Estruturar a condução, o monitoramento e a evolução de soluções em Inteligência Artificial aplicadas ao seu contexto de atuação

•

Estruturar conteúdo em Inteligência Artificial aplicado ao seu contexto de atuação

•

Formular modelos de treinamento e apoiar curadoria aplicados ao seu contexto de atuação

•

Apoiar a definição dos modelos e padrões de arquitetura para soluções de Inteligência Artificial aplicados ao seu contexto de atuação

•

Formular/ apoiar indicadores de qualidade e gestão de Inteligência Artificial aplicadas ao seu contexto de atuação

•

Apoiar a disseminação de conhecimento em Inteligência Artificial na instituição aplicado ao seu contexto de atuação

•

Apoiar a mentoria e confecção de material de treinamento em Inteligência Artificial e Treinamento de Dados/ Curadoria do Conhecimento aplicados ao seu contexto de atuação

•

Apoiar a análise, adequação e manutenção de demandas em Inteligência Artificial aplicados ao seu contexto de atuação

•

Apoiar a elaboração de cenários e modelos com base na análise realizada

•

Apoiar a análise de qualidade e melhoria da estrutura das bases de treinamento aplicados ao seu contexto de atuação

•

Apoiar a definição e implementação de novas funcionalidades e transações para o sistema proprietário em Inteligência Artificial do CONTRATANTE, aplicados ao seu contexto de atuação

•

Elaborar modelos de machine learning e deep learning aplicados ao seu contexto de atuação

•

Apoiar a integração de soluções de Inteligência Artificial aplicadas ao seu contexto de atuação a modelos analíticos.

2.2.2. Competências Gerais a todas as funções

•

Análise crítica

•

Colaboração

•

Cultiva Inovação

•

Mentalidade Estratégica

•

Perspectiva Global

•

Relacionamento

•

Responsabilização

(25)

2.2.3. Função _{ESPECIALISTA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DEVOPS} 2.2.3.1. Conhecimentos

obrigatórios

• _•

Experiência em soluções de Inteligência Artificial Conhecimento em plataformas em nuvem

•

Conhecimento em serviços de mensageria

•

Conhecimento em contêineres e micro serviços

•

Conhecimento em arquitetura de soluções

•

Conhecimento do ciclo de vida da IA

•

Conhecimento de agentes de orquestração

•

Conhecimento em aplicações de monitoramento em tempo real

•

Conhecimento em ferramentas, frameworks e/ou linguagens descritas no Anexo III – Plataforma tecnológica item 1.2.1.

desejados

• _•

Conhecimento em ferramentas de visualização de dados Experiência de trabalho anterior em Instituição Financeira

2.2.4. Função _{ESPECIALISTA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA VOZ} 2.2.4.1. Conhecimentos

obrigatórios

•

Experiência em soluções de Inteligência Artificial aplicadas ao contexto _{de voz}

•

Conhecimento em ferramentas, frameworks e/ou linguagens descritas no Anexo III – Plataforma tecnológica item 1.2.5.

•

Conversão de texto de voz (TTS) e de voz para texto (STT)

•

Conhecimento de técnicas e ferramentas para monitoramento das soluções de Inteligência Artificial em produção

•

Experiência em análise, automação de processos e identificação de tendências

•

Identificação e autenticação por voz 2.2.4.2. Conhecimentos

desejados

•

Conhecimento em ferramentas de visualização de dados

•

Experiência de trabalho anterior em Instituição Financeira

•

Conhecimento em design de voz (VUI)

2.2.5. Função ESPECIALISTA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA VISÃO COMPUTACIONAL

obrigatórios

•

_{de imagem e vídeo}Experiência em soluções de Inteligência Artificial aplicadas ao contexto

•

Conhecimento em uma ou mais ferramentas, frameworks e/ou linguagens descritas no Anexo III – Plataforma tecnológica item 1.2.4.

•

Análise e Manipulação de Imagem e Vídeo

•

Análise e Manipulação de imagens 2D (estáticas)

•

Análise de informação temporal

•

Extração de texto de imagem, vídeo ou voz

•

Sensoriamento remoto

•

(26)

desejados _{Experiência de trabalho anterior em Instituição Financeira}

•

Conhecimento em ferramentas de visualização de dados

2.2.6. Função

•

ESPECIALISTA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

obrigatórios

•

_{linguagens descritas no Anexo III – Plataforma tecnológica item 1.2.3.}Conhecimento em uma ou mais ferramentas, frameworks e/ou

•

Modelos de palavras

•

Classificação de texto

•

Busca e indexação de texto

•

Tradução e sumarização automáticas

•

Transformação e preparação de linguagens naturais

•

2.2.6.2. Conhecimentos desejados

•

Conhecimento em ontologia com aplicação em bases de grafos como Neo4J, GraphDB etc.

2.2.7. Função

•

ESPECIALISTA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA ASSISTENTES SEMÂNTICOS/ COGNITIVOS

•

Experiência em soluções de Inteligência Artificial

•

Conhecimento em uma ou mais ferramentas, frameworks e/ou linguagens descritas no Anexo III – Plataforma tecnológica item 1.2.2.

•

Tipos de Agentes de raciocínio do conhecimento

•

Thesaurus

•

Ontologia

•

Sistemas de Raciocínio

•

Framework do Diálogo

•

Ferramentas de construção de agentes conversacionais, como Watson Conversation, Amazon Lex, Google Dialog Flow, Rasa Core etc.

•

2.2.7.2. Conhecimentos desejados

•

Experiência em atendimento ao cliente

(27)

2.2.8. Função ESPECIALISTA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA AIOPS 2.2.8.1. Conhecimentos

obrigatórios

•

_{no Anexo III – Plataforma tecnológica item 1.2.6.}Conhecimento em ferramentas, frameworks e/ou linguagens descritas

•

processamento em tempo real

•

geometria espacial

•

álgebra linear

•

big data

•

machine learning;

•

bancos de dados colunares

•

bancos de dados orientado a documentos

•

bancos de dados orientados a chave-valor

•

grafos

•

autenticação e segurança

•

ingestão de dados

•

fundamentos de ETL

•

teorema CAP

•

dados tabulares, data frames & series

•

sharding. 2.2.8.2. Conhecimentos

desejados

•

2.2.9. Função ESPECIALISTA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA AGENTES DE DECISÃO

•

Teoria da Decisão

•

Base da Teoria da Utilidade

•

Redes de Decisão

•

Agente de Coleta de Informações

•

Sistemas de Teoria da Decisão

•

A Teoria dos Jogos

•

Agentes Baseados em Raciocínio Probabilístico

•

Agentes Lógicos

•

Agentes e Ambiente

•

Ambiente e Modelagem do Agente

•

A Estrutura dos Agentes

•

Algoritmos de Busca

•

Funções Heurísticas

•

Algoritmos Genéticos

•

Busca com Ações Não Determinísticas

•

Agentes e Busca Online em Ambientes Desconhecidos

•

Função de Custo do Caminho

•

Ferramentas e APIs especialistas em agentes inteligentes e de busca; 2.2.9.2. Conhecimentos

desejados

•

Experiência em atendimento ao cliente

(28)

2.2.10. Função ESPECIALISTA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA INTERNET OF THINGS - IOT

2.2.10.1. Conheci mentos obrigatórios

•

componentes de interoperabilidade e integração em relação às “coisas” e dispositivos

•

técnicas de computação orientada a contextos, como a definição de um contexto e o modelo de ação, bem como as definições de objetivos por motores de regras

•

computação ubíqua

•

dispositivos

•

arquiteturas de IoT

•

protocolos de comunicação (RFID e NFC, Zigbee, Thread)

•

semântica, RPA, RILA

•

módulos de gerenciamento de contexto, motor de regras ou inteligência artificial

•

integradores de situações de contexto

•

integração de ação

•

criador de situação de contexto

•

publicador de situação de contexto, de ações e avaliação de contexto

•

camada de integração de “coisas” e comunicação 2.2.10.2. Conhecimentos

desejados

•

2.3. Área de Atuação

•

COORDENAÇÃO OPERACIONAL DOS PROJETOS 2.3.1. Função

_•

LÍDER ADMINISTRATIVO (PREPOSTO)

•

Validar etapas de construção e implementação

•

Acompanhar adequação do uso dos modelos propostos às necessidades atendidas

•

Monitorar a evolução dos trabalhos de desenvolvimento e construção de soluções e serviços

•

Evidenciar entregas

•

Potencializar os resultados produtivos 2.3.1.2. Conhecimentos

obrigatórios

•

_{corporativa, estratégias de negócios e impactos do modelo a partir de}Conhecimento de produtos, estratégia de clientes, estratégia sua utilização

•

Conhecimento técnico, sobretudo relacionados à Engenharia de Software e Gestão de Projetos. Conhecimento em técnicas de pesquisa operacional a exemplo de técnicas de otimização

•

Experiência na Gestão de Fábricas de Software, bem como relacionamento com empresas contratantes.

•

Conhecimento específicos em Tecnologia da Informação e suas aplicações.

•

(29)

Tableau, IBM Cognos e / ou Microsoft Power BI;

•

Conhecimento de técnicas de

evidenciação/apresentação de resultados, codificação visual, visualização e comunicação de dados e ideias, data storytelling

•

Experiência em estruturação de fluxos de diálogo e árvores de decisão

•

Noções de taxonomia aplicada a soluções de Inteligência Artificial

•

Conhecimento em User Experience (UX)

2.3. Área de Atuação COORDENAÇÃO OPERACIONAL DOS PROJETOS 2.3.1. Função LÍDER ADMINISTRATIVO (PREPOSTO)

•

_{Entender contexto de necessidade de negócios}

•

Validar etapas de construção e implementação

•

Acompanhar adequação do uso dos modelos propostos às necessidades atendidas

•

Monitorar a evolução dos trabalhos de desenvolvimento e construção de soluções e serviços

•

Evidenciar entregas

•

Potencializar os resultados produtivos 2.3.1.2. Conhecimentos

obrigatórios

•

_{corporativa, estratégias de negócios e impactos do modelo a partir de}Conhecimento de produtos, estratégia de clientes, estratégia sua utilização

•

Conhecimento técnico, sobretudo relacionados à Engenharia de Software e Gestão de Projetos. Conhecimento em técnicas de pesquisa operacional a exemplo de técnicas de otimização

•

Experiência na Gestão de Fábricas de Software, bem como relacionamento com empresas contratantes.

•

Conhecimento específicos em Tecnologia da Informação e suas aplicações.

•

Experiência com software de business intelligence, como Oracle, Qlik, Tableau, IBM Cognos e / ou Microsoft Power BI;

•

Conhecimento de técnicas de

evidenciação/apresentação de resultados, codificação visual, visualização e comunicação de dados e ideias, data storytelling