Coordenador de Analytics em Receita

Sobre a Área:

A área de Gestão de Risco e Receita - Risco & Pricing (Portfólio e Receita) é responsável por estruturar a inteligência de dados e a governança financeira aplicada aos indicadores de receita da Arco Educação. O time atua na ponte entre o planejamento estratégico, o modelo financeiro e a execução operacional, construindo soluções de reporting, monitoramentos em tempo real e projeções orçamentárias contínuas. A área transforma dados complexos em diagnósticos acionáveis e materiais executivos de alto impacto, capacitando a alta liderança e o time de Operações e Rentabilidade para tomadas de decisão que protegem a receita e alavancam os resultados da companhia.

No dia a dia você irá:

• Construir e evoluir os monitoramentos e reports dos principais indicadores de Receita da Arco, gerando aprendizado analítico e insights acionáveis para o time de Operações e Rentabilidade;

• Desenvolver e acompanhar o orçamento de maneira contínua, conectando os planos estratégicos e financeiros às diretrizes operacionais;

• Estruturar materiais e apresentações executivas para a alta liderança da companhia, atuando com exposição direta aos principais executivos e líderes da Arco;

• Liderar e coordenar a equipe técnica, promovendo o desenvolvimento do time e a entrega de produtos de dados de alto impacto;

• Estruturar e resolver problemas complexos de negócio (Problem Solving) por meio do uso intensivo de análise de dados.

Para participar do nosso processo você precisa ter:

• Fluência em dados e domínio técnico das ferramentas analíticas (SQL e toolkit de analytics);

• Sólida habilidade em estruturação e resolução de problemas complexos (Problem Solving);

• Capacidade e experiência demonstrada em coordenação e liderança de equipe;

• Excelentes skills de comunicação interpessoal e apresentação corporativa para interlocução com a alta gestão;

• Perfil construtor, proativo, com alto senso de dono e vontade de estruturar frentes do zero.

Diferenciais:

• Domínio e vivência com ferramental estatístico e linguagens de programação analítica (Python, R, entre outras);

• Interesse genuíno por temas financeiros e gestão orçamentária corporativa;

• Interesse por arquitetura e estruturação de dados (Data Engineering e Analytics Engineering).