Descrição da vaga
Referência técnica e de negócio em Analytics, responsável por estruturar problemas complexos, identificar oportunidades ainda não evidentes e elevar a qualidade das decisões da organização.
Seu diferencial não é apenas produzir análises mais sofisticadas, mas construir mecanismos que façam a empresa tomar decisões melhores de forma recorrente.
Responsabilidades e atribuições
- Estruturar problemas estratégicos e pouco definidos.
- Identificar novas oportunidades através dos dados.
- Definir frameworks analíticos utilizados pelo restante da área.
- Estruturar modelos de decisão e otimização.
- Identificar o ponto ótimo entre conversão, preço/taxa, risco e margem.
- Desenvolver metodologias para avaliar eficiência de ofertas.
- Estruturar visão de rentabilidade por cliente e segmento.
- Definir frameworks de mensuração e incrementalidade.
- Influenciar decisões estratégicas de Growth, Crédito, Produto e Finanças.
- Traduzir problemas executivos em agendas analíticas.
- Transformar análises recorrentes em produtos, ferramentas ou mecanismos de decisão.
- Desenvolver tecnicamente profissionais menos experientes.
- Elevar a qualidade analítica e o pensamento crítico da organização.
Requisitos e qualificações
Advanced Analytics
- Forte domínio de SQL e exploração de dados.
- Domínio de métodos estatísticos aplicados à tomada de decisão.
- Capacidade de estruturar análises complexas envolvendo múltiplas variáveis e fontes de dados.
- Domínio de experimentação e mensuração de impacto.
- Conhecimento de causalidade e suas limitações.
- Capacidade de discutir metodologias analíticas com Data Science e áreas técnicas.
Decision Science
- Capacidade de transformar problemas de negócio em modelos de decisão.
- Construção de cenários, simulações e análises de sensibilidade.
- Capacidade de estruturar problemas de otimização.
- Capacidade de identificar trade-offs e pontos ótimos entre diferentes objetivos do negócio.
Economics & Optimization
- Forte entendimento de economics do negócio.
- Capacidade de conectar aquisição, conversão, receita, risco e margem.
- Capacidade de avaliar rentabilidade por cliente, segmento, produto ou canal.
- Capacidade de estruturar análises de elasticidade e sensibilidade.
- Capacidade de apoiar decisões de pricing e oferta.
Data & Modeling
Capacidade de trabalhar com Data Science na aplicação de modelos de propensão, risco e otimização.
Conhecimento suficiente de modelagem para questionar metodologia, premissas e resultados.
Requisitos desejáveis
- Python ou linguagem analítica equivalente é desejável.
- Experiência em fintech, crédito, banco digital ou serviços financeiros.
- Experiência com produtos digitais B2C.
- Conhecimento de economics de crédito.
- Experiência com pricing ou otimização de ofertas.
- Conhecimento de Python.
- Experiência com modelos de propensão ou Machine Learning.
- Experiência com experimentação e causalidade.
- Conhecimento de ferramentas de BI e visualização.
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