[Job - 30409] Mid Level Data Analyst, Brazil

Produto e Métricas

• Estruturar e documentar o modelo de métricas do produto: definir KPIs de engajamento, retenção, conversão e churn com critérios claros, evitando dupla contagem e garantindo consistência entre diferentes visões analíticas

• Analisar comportamento de usuários no app através de funis de conversão, análise de coortes, padrões de uso e segmentação, transformando achados em recomendações acionáveis para produto e UX

• Investigar pontos de abandono na jornada do usuário, correlacionando dados comportamentais com reclamações de bugs e problemas de usabilidade reportados

• Participar de rituais ágeis de produto (planejamento, reviews, retrospectivas) contribuindo com perspectiva analítica estruturada para apoiar a tomada de decisão

Telemetria e IoT

• Desenvolver os primeiros modelos analíticos sobre dados de telemetria veicular, explorando o que os padrões de uso do veículo revelam sobre o engajamento com o aplicativo

• Colaborar com engenharia de dados na definição de eventos de tracking, esquemas de dados e pipelines que capturem informações relevantes para análise de produto

Visualização e Reporting

• Construir e manter dashboards operacionais e de produto no QuickSight, com foco em usabilidade para diferentes audiências (produto, engenharia, negócio, liderança)

• Produzir relatórios e análises periódicas que apoiem a priorização de roadmap e a alocação de esforços de desenvolvimento

• Apresentar insights e incertezas de forma clara: distinguir o que os dados provam, o que sugerem e o que não permitem concluir

Qualidade e Governança

• Garantir a integridade e qualidade dos dados, aplicando ceticismo saudável e validando a confiabilidade das fontes antes de tirar conclusões ou gerar recomendações

• Documentar processos analíticos, metodologias aplicadas e definições de métricas para garantir compartilhamento de conhecimento e consistência ao longo do tempo

• Experiência comprovada com analytics de produto digital: métricas de engajamento, funis, análise de cortes, retenção, conversão e churn

• Domínio de SQL para exploração, transformação e validação de dados em ambientes relacionais e/ou colunares 

• Experiência prática com componentes do stack AWS para dados (S3, Athena, Redshift ou equivalentes em outras clouds)

• Capacidade de construir dashboards claros, orientados à decisão e adaptados a diferentes audiências técnicas e de negócio

• Familiaridade com modelagem analítica: métricas derivadas, agregações, evitação de dupla contagem

• Experiência em contextos ágeis de produto, com proximidade a times de desenvolvimento, produto e UX

• Inglês intermediário para leitura de documentação técnica

• Curiosidade analítica estruturada: saber quando explorar livremente e quando fechar uma hipótese

• Clareza na comunicação de incerteza e orientação a impacto (foco em perguntas que importam)

• Experiência com dados de IoT, telemetria ou sensores — domínios onde os dados vêm de dispositivos físicos em campo

• Conhecimento de ferramentas de instrumentação de apps móveis (Firebase Analytics, Amplitude, Mixpanel ou similares)

• Capacidade de escrever Python ou R para análises exploratórias, automação de processos analíticos e manipulação avançada de dados

• Experiência com modelagem dimensional (Kimball) ou Data Vault

• Background em estatística aplicada: testes A/B, intervalos de confiança, análise de significância estatística

• Experiência na indústria automotiva, mobilidade, veículos conectados ou setores correlatos
  
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