Responsabilidades
Garantir a estratégia de dados: Realizar análises complexas de grandes volumes de dados (utilizando SQL e outras ferramentas) para extrair insights acionáveis que guiem nossas frentes de aquisição, engajamento e retenção.
Modelagem e Business Cases: Desenvolver e validar modelos de negócios robustos, garantindo a viabilidade financeira das iniciativas através do olhar atento sobre LTV, CAC, taxas de conversão e comportamento do consumidor.
Cultura de Testes (A/B): Planejar, executar e analisar testes A/B estruturados para otimizar funis de conversão, jornadas de produto e canais de comunicação, maximizando o ROI.
Automação e Escala: Automatizar processos de coleta e tratamento de dados para garantir escalabilidade, eficiência e qualidade na tomada de decisão.
Visão Executiva (KPIs): Definir os principais indicadores de performance (KPIs) da área e construir painéis/dashboards executivos claros para monitoramento contínuo.
Influência e Colaboração: Atuar como parceiro estratégico de lideranças e times multidisciplinares (Produto, Design, Engenharia e Marketing), comunicando descobertas e defendendo estratégias de crescimento com base em dados.
Requisitos
Ensino superior completo (Engenharias, Economia, Administração, Estatística, TI ou áreas correlatas).
Sólida experiência em posições de Growth, Business Intelligence (BI) ou Análise de Dados.
Domínio técnico de SQL para extração e manipulação de dados em bases complexas.
Experiência prática na criação de relatórios executivos e dashboards (Power BI, Tableau, Looker ou similares).
Domínio metodológico de Testes A/B e entendimento profundo de métricas de funil, conversão e retenção.
Habilidade para traduzir dados técnicos em narrativas de negócios simples e direcionadas para tomadores de decisão (storytelling com dados).
Diferenciais
Experiência prévia no mercado financeiro (Fintechs, Bancos) ou, idealmente, no segmento de Insurtech / Seguros.
Ter atuado especificamente em estratégias de CRM, engajamento ou retenção (LTV/Churn).
Familiaridade com o uso prático de ferramentas de IA (IA Generativa, copilotos ou modelos preditivos) para otimização de rotinas e análises.
Conhecimento em metodologias ágeis e ferramentas de gestão de projetos (Jira, Confluence, etc.).