Senior Data Analyst

Sobre a área

O time de Analytics Platform é responsável por construir e evoluir a infraestrutura que permite que todas as áreas da empresa tomem decisões baseadas em dados. Atuamos no design e implementação de pipelines analíticos, métricas de negócio, experimentação (A/B testing), e frameworks de confiabilidade de dados.

Nosso objetivo é garantir que analistas, PMs e engenheiros consigam medir impacto de forma precisa, escalável e autônoma

Sobre a função

Buscamos uma pessoa Data Analyst para atuar no núcleo de Analytics Platform, com foco em garantir qualidade, consistência e escalabilidade das métricas que orientam decisões estratégicas e de produto. Você será responsável por definir, documentar e manter métricas de negócio e produto, desenhar dashboards e análises que apoiam decisões, e atuar de forma próxima aos times de Produto, Engenharia e Dados. Além disso, contribuirá para o fortalecimento da infraestrutura analítica, ajudando a definir padrões de modelagem, boas práticas de versionamento e governança de dados.

Principais responsabilidades

• Garantir a confiabilidade e consistência das métricas de produto e negócio, construindo camadas analíticas (dbt/BigQuery).
• Definir, manter e documentar métricas core e eventos de produto, promovendo padronização e reuso.
• Desenvolver e validar modelos preditivos aplicados (ex: churn, chargeback, NBO, fraude), colaborando na integração com pipelines de dados.
• Garantir a confiabilidade e performance dos datasets e modelos, por meio de versionamento, testes e monitoramento.
• Apoiar a execução e leitura de experimentos (A/B tests), incluindo desenho, métricas e interpretação de resultados.
• Automatizar análises e garantir boas práticas de versionamento, revisão e documentação de código (GitHub).
• Atuar como referência técnica dentro do time, revisando análises e mentorando analistas menos experientes

Habilidades mandatórias:

• Proficiência em SQL (avançado) e Python (para análises e automações).
• Experiência com BigQuery, dbt e Airflow (ou equivalentes).
• Familiaridade com modelos supervisionados e não supervisionados, métricas de performance e validação.
• Experiência com ferramentas de visualização (Looker, Metabase, Data Studio, etc.).
• Capacidade de estruturar análises complexas, comunicar insights e contar histórias com dados.
• Conhecimento em design e análise de experimentos (testes A/B, métricas de conversão, confiança estatística).

Diferenciais:

• Vivência com modelos preditivos produtizados ou integração de ML em sistemas analíticos.
• Conhecimento em monitoramento de modelos, feature stores ou pipelines de ML.
• Experiência com documentação e governança de métricas e datasets.
• Background em estatística, ciência de dados ou engenharia de dados