Data Analytics Specialist

Aqui suas responsabilidades serão

• Ser responsável por todo o pipeline de análise de produtos: desde estimar o impacto de iniciativas e desenhar testes para validar hipóteses até monitorar resultados e extrair insights e recomendações acionáveis com base em dados;
• Traduzir problemas de negócio em perguntas estruturadas que possam ser respondidas por dados, propondo frameworks analíticos adequados para cada contexto;
• Conduzir estudos de ponta a ponta utilizando técnicas de exploração, análise e modelagem de dados;
• Criar consultas otimizadas, desenvolver dashboards e estruturar pipelines que garantam confiabilidade e escalabilidade das análises;
• Atuar em projetos multidisciplinares, colaborando com Produto, Engenharia, Negócio e Data Science para identificar oportunidades e alavancar resultados;
• Implementar e acompanhar experimentos (como testes A/B), avaliando impacto, risco vs. retorno e recomendando próximos passos;
• Apoiar as áreas na definição e monitoramento de indicadores-chave, garantindo consistência, qualidade e clareza na comunicação dos dados;
• Comunicar resultados de forma clara e estruturada para stakeholders técnicos e não técnicos, utilizando storytelling orientado a decisão;
• Trabalhar com metodologia ágil, priorizando entregas incrementais e geração contínua de valor.

Qualificações que você precisa ter:

• Perfil analítico, com capacidade de transformar dados em insights e insights em decisões de negócio;
• Experiência com SQL para extração e manipulação de dados;
• Conhecimento em análise exploratória, modelagem ou testes de dados;
• Conhecimento em ferramentas de visualização de dados para construção de dashboards;
• Capacidade de interpretar grandes volumes de dados, identificar padrões e tendências;
• Habilidade de comunicação para apresentar dados complexos de forma clara e objetiva;
• Experiência atuando em contextos multidisciplinares e colaborativos.

Habilidades que são diferenciais:

• Conhecimento em Python ou R para tratamento e processamento de dados;
• Noções de modelagem de dados e ferramentas de ETL;
• Conhecimento em Estatística aplicada a negócios;
• Experiência com produtos digitais e/ou serviços financeiros;
• Experiência com experimentação e testes A/B;
• Vivência em ambientes orientados a crescimento, conversão e recomendação.