Vaga encerrada
Esta vaga saiu do ar em 28/07/2026. Os dados abaixo são o registro histórico — e logo abaixo estão vagas semelhantes abertas agora.
H-1BEmpresa com histórico de patrocínio no governo
REG. 8835385
Especialista em Governança de IA Responsável
RELX, Inc.
- Local: Raleigh, NC
- Área: Tecnologia
- Visto provável: H-1B
- Vaga vista pela última vez em 28/07/2026
Cargo especializado em governança de IA na RELX, Raleigh, NC; empresa com 100 LCA aprovadas no último ano.
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Descrição da vaga
Tradução automática do anúncio original do empregador.
Alinhamento de princípios de IA responsáveis
O Responsável Especialista em Governança de IA ajudará a garantir que os princípios de IA Responsável sejam compreendidos, internalizados e aplicados de forma consistente entre as equipes envolvidas no projeto, desenvolvimento, implantação, monitoramento e governança de IA. Isto inclui apoiar o alinhamento prático de cinco princípios fundamentais:
• Avaliar o impacto real das soluções de IA nas pessoas.
• Impedir a criação ou reforço de preconceitos injustos.
• Apoiar a transparência e a explicabilidade na forma como as soluções de IA funcionam.
• Promover a responsabilização através de uma supervisão humana significativa.
• Respeitar a privacidade, proteger a propriedade intelectual e defender a governança robusta de dados.
Responsabilidades-chave
• Parceiro com equipe leva a documentar sistemas de IA, casos de uso, riscos, controles, propriedade, aprovações e processos de governança.
• Manter o inventário de casos de uso de IA e documentação relacionada ao ciclo de vida, garantindo que os registros sejam completos, atuais, rastreáveis, verificáveis e acessíveis.
• Compilar e manter cartões de modelo ou pacotes de documentação técnica usando documentos de projeto existentes, registros de arquitetura, relatórios de avaliação, documentação de lançamento, provas de teste e registros de aprovação.
• Coordenar AI processos de ingestão de risco e nivelamento, garantindo documentação necessária, evidências, aprovações e caminhos de escalada são capturados.
• Produzir relatórios de governança com linhagem clara de casos de uso de IA, documentação do sistema, avaliações de risco, evidência de controle, aprovação do proprietário, decisões de liberação e respostas de auditoria.
• Manter pacotes de evidência para rotulagem de IA e divulgação do usuário, incluindo capturas de tela, exemplos de interface de usuário e documentação mostrando onde o conteúdo gerado por IA é divulgado aos usuários.
• Documentar mecanismos humanos de intervenção e feedback, incluindo loops de feedback do usuário, fluxos de trabalho de revisão e como feedback é usado para melhorar a qualidade do modelo ou do produto.
• Práticas de explanabilidade e transparência de documentos, incluindo arquitetura de IA e RAG Agentic, fluxos de trabalho de RAG Agentic, citações de fonte, validação do Shepard®, fluxos de trabalho de raciocínio e fundamentação em conteúdo legal confiável.
• Acompanhar a governança, testes e evidências de garantia de qualidade, incluindo avaliações offline, avaliações humanas, avaliações de qualidade do DDE, resultados de testes de regressão, portões de liberação, monitoramento de produção e evidência de painel operacional.
• Apoiar revisões trimestrais e auditorias de sistemas e modelos de IA para identificar lacunas de documentação, falhas de controle, riscos emergentes e ações de remediação necessárias.
• Impulsionar o acompanhamento em equipes distribuídas para garantir registros de governança, controle de evidências e itens de remediação permanecem completos, precisos e atuais.
• Coordenar respostas à governança de IA, transparência, auditoria, legal, conformidade e pedidos de gestão de riscos.
• Apoiar o desenvolvimento, implementação e melhoria contínua de IA responsáveis e modelar políticas de risco, normas, procedimentos e práticas operacionais.
• Traduzir requisitos de política, regulamentação e governança em processos operacionais práticos que podem ser adotados por equipes técnicas e empresariais.
• Identificar lacunas de documentação, lacunas de propriedade, riscos de processo, problemas de risco de modelo e deficiências de controle relacionadas à governança de IA.
• Avaliar e aplicar ferramentas que melhorem a gestão do inventário de IA, documentação de governança, rastreabilidade do modelo/sistema, coleta de evidências de controle, rastreamento de risco e relatórios regulatórios.
• Mantenha-se atualizado com as tecnologias emergentes de IA, tendências da indústria, práticas de IA responsáveis, mudanças regulatórias globais, expectativas de gerenciamento de risco modelo e padrões da indústria.
• Parceria com equipes de Legal, Conformidade e Risco para traduzir os requisitos aplicáveis em processos práticos de governança, expectativas de documentação e padrões de evidência.
• Traduzir detalhes técnicos de IA e aprendizado de máquina em documentação clara de governança para audiências não técnicas, de conformidade, legais, de auditoria e executivas.
Qualificações necessárias
• 2+ anos de experiência prática na construção, avaliação, implantação, governo ou apoio a IA em larga escala, aprendizagem de máquina ou sistemas de ciência de dados.
• Experiência aplicada com conceitos de IA/ML, fluxos de trabalho de ciência de dados, processos de entrega de software e controles de governança.
• Forte compreensão dos conceitos de governança de IA e domínios de risco, incluindo viés, equidade, explanabilidade, privacidade, segurança, transparência e responsabilização.
• Familiaridade com os quadros de risco e governança de IA, como o NIST AI Risk Management Framework, princípios de IA responsáveis, práticas de gestão de risco modelo ou quadros semelhantes.
• Conhecimento de dados de privacidade e requisitos regulatórios, incluindo CCPA, GDPR, regulamentos de IA emergentes e expectativas de conformidade relacionadas.
• Capacidade de produzir relatórios de governança rastreáveis e verificáveis apoiados por evidências claras, propriedade, aprovações e documentação.
• Capacidade de traduzir requisitos de política, regulamentação e risco em processos operacionais, padrões de documentação, controles e revisão de fluxos de trabalho.
• Excelentes habilidades de comunicação escrita, com a capacidade de criar documentação clara, estruturada e pronta para auditoria.
• Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas, com a capacidade de avaliar riscos, identificar lacunas e recomendar melhorias práticas.
• Fortes habilidades de gestão de stakeholders e a capacidade de impulsionar a colaboração interfuncional entre equipes técnicas e não técnicas.
• Capacidade de influenciar sem autoridade direta e conduzir a responsabilização entre as equipes distribuídas.
• Capacidade de usar e se manter atualizado com as últimas tecnologias de IA, ferramentas de governança, desenvolvimentos regulatórios e práticas do setor.
Qualificações Preferenciais
• Experiência apoiando a governança de IA, IA responsável, risco tecnológico, governança de modelo, conformidade, auditoria ou funções relacionadas.
• Experiência na coordenação de documentação interfuncional, controlo de provas, pedidos de conformidade, análises de modelos ou respostas de auditoria.
• Experiência trabalhando com ciência de dados, aprendizado de máquina, engenharia de software, produto, legal, conformidade, risco, ou equipes de auditoria.
• Experiência de manutenção de inventários de casos de uso de IA, inventários de modelos, repositórios de governança, registros de processos ou evidências de auditoria.
• Experience supporting model risk reviews, AI risk layering, implementação de políticas, testes de controle ou rastreamento de remediação.
• Experiência apoiando processos de liberação de produtos de IA, incluindo provas de teste, resultados de avaliação, portões de qualidade, aprovações de liberação e monitoramento de produção.
• Familiaridade com documentação de IA responsável, cartões de modelo, documentação de transparência de IA, governança de lançamento, registros de avaliação de modelo e evidências de monitoramento de sistema de IA.
• Experiência prévia num ambiente regulamentado ou organização tecnológica empresarial.
Educação
• Licenciatura em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia, Negócios, Gestão de Riscos, Estudos Jurídicos, Políticas Públicas ou um campo relacionado.
• Certificados avançados ou relevantes em governança de IA, gerenciamento de risco, conformidade, privacidade de dados, aprendizado de máquina, gerenciamento de tecnologia ou áreas relacionadas preferidas.
• #AIFluent


U.S. National Base Pay Range: $104.900 - $174.700. Diferenciais geográficos podem ser aplicados em alguns locais para melhor refletir as taxas de mercado locais. 

Se realizado em Ohio, o intervalo de pagamento base é de $99.700 - $166.000.

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Responsible AI Principles Alignment
The Responsible AI Governance Specialist will help ensure Responsible AI principles are understood, internalized, and consistently applied across teams involved in AI design, development, deployment, monitoring, and governance. This includes supporting practical alignment to five core principles:
• Evaluate the real-world impact of AI solutions on people.
• Prevent the creation or reinforcement of unfair bias.
• Support transparency and explainability in how AI solutions work.
• Promote accountability through meaningful human oversight.
• Respect privacy, protect intellectual property, and champion robust data governance.
Key Responsibilities
• Partner with team leads to document AI systems, use cases, risks, controls, ownership, approvals, and governance processes.
• Maintain the AI use case inventory and related lifecycle documentation, ensuring records are complete, current, traceable, verifiable, and accessible.
• Compile and maintain model cards or technical documentation packages using existing design documents, architecture records, evaluation reports, release documentation, testing evidence, and approval records.
• Coordinate AI risk intake and tiering processes, ensuring required documentation, evidence, approvals, and escalation paths are captured.
• Produce governance reports with clear lineage from AI use cases, system documentation, risk assessments, control evidence, owner approvals, release decisions, and audit responses.
• Maintain evidence packages for AI labeling and user disclosure, including screenshots, user interface examples, and documentation showing where AI-generated content is disclosed to users.
• Document human intervention and feedback mechanisms, including user feedback loops, revision workflows, and how feedback is used to improve model or product quality.
• Document explainability and transparency practices, including Agentic AI and RAG architecture, Agentic RAG workflows, source citations, Shepard’s® validation, reasoning workflows, and grounding in trusted legal content.
• Track governance, testing, and quality assurance evidence, including offline evaluations, human evaluations, DDE quality ratings, regression testing results, release gates, production monitoring, and operational dashboard evidence.
• Support quarterly reviews and audits of AI systems and models to identify documentation gaps, control gaps, emerging risks, and required remediation actions.
• Drive follow-up across distributed teams to ensure governance records, control evidence, and remediation items remain complete, accurate, and current.
• Coordinate responses to AI governance, transparency, audit, legal, compliance, and risk management requests.
• Support the development, implementation, and continuous improvement of responsible AI and model risk policies, standards, procedures, and operating practices.
• Translate policy, regulatory, and governance requirements into practical operating processes that can be adopted by technical and business teams.
• Identify documentation gaps, ownership gaps, process risks, model risk concerns, and control weaknesses related to AI governance.
• Evaluate and apply tools that improve AI inventory management, governance documentation, model/system traceability, control evidence collection, risk tracking, and regulatory reporting.
• Stay current with emerging AI technologies, industry trends, responsible AI practices, global regulatory changes, model risk management expectations, and industry standards.
• Partner with Legal, Compliance, and Risk teams to translate applicable requirements into practical governance processes, documentation expectations, and evidence standards.
• Translate technical AI and machine learning details into clear governance documentation for non-technical, compliance, legal, audit, and executive audiences.
Required Qualifications
• 2+ years of hands-on experience building, evaluating, deploying, governing, or supporting large-scale AI, machine learning, or data science systems.
• Applied experience with AI/ML concepts, data science workflows, software delivery processes, and governance controls.
• Strong understanding of AI governance concepts and risk domains, including bias, fairness, explainability, privacy, security, transparency, and accountability.
• Familiarity with AI risk and governance frameworks, such as the NIST AI Risk Management Framework, responsible AI principles, model risk management practices, or similar frameworks.
• Knowledge of data privacy and regulatory requirements, including CCPA, GDPR, emerging AI regulations, and related compliance expectations.
• Ability to produce traceable and verifiable governance reports supported by clear evidence, ownership, approvals, and documentation.
• Ability to translate policy, regulatory, and risk requirements into operational processes, documentation standards, controls, and review workflows.
• Excellent written communication skills, with the ability to create clear, structured, and audit-ready documentation.
• Strong analytical and problem-solving skills, with the ability to assess risks, identify gaps, and recommend practical improvements.
• Strong stakeholder management skills and the ability to drive cross-functional collaboration across technical and non-technical teams.
• Ability to influence without direct authority and drive accountability across distributed teams.
• Ability to use and stay current with the latest AI technologies, governance tools, regulatory developments, and industry practices.
Preferred Qualifications
• Experience supporting AI governance, responsible AI, technology risk, model governance, compliance, audit, or related functions.
• Experience coordinating cross-functional documentation, control evidence, compliance requests, model reviews, or audit responses.
• Experience working with data science, machine learning, software engineering, product, legal, compliance, risk, or audit teams.
• Experience maintaining AI use case inventories, model inventories, governance repositories, process records, or audit evidence.
• Experience supporting model risk reviews, AI risk tiering, policy implementation, control testing, or remediation tracking.
• Experience supporting AI product release processes, including testing evidence, evaluation results, quality gates, release approvals, and production monitoring.
• Familiarity with responsible AI documentation, model cards, AI transparency documentation, release governance, model evaluation records, and AI system monitoring evidence.
• Prior experience in a regulated environment or enterprise technology organization.
Education
• Bachelor’s degree in Data Science, Computer Science, Information Systems, Engineering, Business, Risk Management, Legal Studies, Public Policy, or a related field.
• Advanced degree or relevant certifications in AI governance, risk management, compliance, data privacy, machine learning, technology management, or related areas preferred.
• #AIFluent


U.S. National Base Pay Range: $104,900 - $174,700. Geographic differentials may apply in some locations to better reflect local market rates.

If performed in Ohio, the base pay range is $99,700 - $166,000.

This job is eligible for an annual incentive bonus.





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