Colaborar diretamente com a equipe de engenharia de produto para entender as necessidades específicas de métricas e análises;
Automatizar a coleta e atualização de dados para garantir relatórios precisos e atualizados em tempo real;
Analisar tendências de dados para fornecer insights operacionais e estratégicos que suportem decisões de produto;
Trabalhar com equipes cross-funcionais, incluindo times de engenharia, suporte e produto para integrar todos os dados relevantes no processo de tomada de decisão;
Participar ativamente nas reuniões de planejamento e revisão do produto, trazendo dados e análises que possam influenciar o roadmap do produto;
Fornecer treinamento e suporte a outros líderes em relação ao uso dos dashboards e entendimento das métricas disponíveis;
Explorar processos para identificar melhorias e soluções quando faltarem dados necessários para estabelecer métricas;
Entendimento de conceitos e práticas de armazenamento de dados (data warehouse, ETL).
Habilidade para aplicar métodos estatísticos para análise e previsão;
Proficiência em SQL, EazyBI, Nave, Looker, Power BI e Google Data Studio;
Excelente habilidade de automação e manipulação de dados usando SQL, Python ou outro script relevante;
Forte capacidade analítica com uma habilidade comprovada em interpretar extensos conjuntos de dados e transformá-los em insights acionáveis;
Capacidade de abstrair conceitos de negócios e engenharia em métricas quantitativas (Ex. KPIs, OKRs, etc);
Senso de negócio: compreensão de riscos e oportunidades (trade-offs), além da interação entre áreas e produtos;
Forte Habilidade de Resolução de Problemas: capacidade de abordar problemas complexos de negócios de forma estruturada, identificando as questões principais, desenvolvendo hipóteses e propondo soluções baseadas em evidências;
Adaptabilidade ao ambiente multifuncional;
Empatia e tolerancia para trabalhar em um ambiente diverso e global;
Capacidade de trabalhar de forma independente e em equipe, com excelente comunicação e habilidades interpessoais;
Conhecimento em Jira / Confluence;
Diferencial: Inteligência Artificial e Machine Learning (OpenAI, Gemini, Watson, Azure ML), Python, Linguagem R, Databricks e BigQuery.
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