ESPECIALISTA DE DADOS

Descrição

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.

Informações da vaga

• Modalidade de trabalho: Hybrid