Job description
Quando você pensa em carreira, o que vem à sua mente? Propósito? Colaboração? Ser protagonista para fazer a diferença? No PagBank temos tudo isso e muito mais.
Estamos em busca de pessoas que vistam a camisa com orgulho. Gente com vontade de facilitar a vida financeira das pessoas e impulsionar negócios!
Tá a fim de uma carreira que rende mais?Confira essa oportunidade e #VemProPags!
Main responsibilities
- Estruturar e analisar grandes volumes de dados relacionados ao fluxo de recebíveis, liquidações e comportamento de clientes.
- Desenvolver modelos e análises para precificação, riscos, margens e performance do produto.
- Atualizar e acompanhar KPIs do produto em bases diária, semanal e mensal.
- Realizar análises de ciclo de vida do produto, identificando oportunidades de crescimento e rentabilidade.
- Conduzir estudos de mercado e benchmarking com foco em taxas, concorrência e tendências.
- Ser ponto focal de dados na squad do produto, apoiando decisões estratégicas com análises e insights.
- Interagir com áreas como Produto, Comercial, Pricing, Growth e Risco para garantir alinhamento e impacto das ações.
- Elaborar apresentações executivas com resultados de estudos, business plans e reports periódicos.
- Apoiar a governança, qualidade e consistência dos dados utilizados nas análises.
Requirements and skills
- Superior em Estatística, Engenharia, Matemática, Ciência de Dados, Economia, Administração ou áreas correlatas.
- Experiência sólida (5+ anos) em análise de dados, preferencialmente em meios de pagamento, adquirência, antecipação de recebíveis ou produtos financeiros.
- Domínio em SQL e ferramentas de visualização de dados (Power BI, Tableau ou similares).
- Conhecimento em modelagem estatística, análise preditiva e métricas financeiras.
- Vivência em ambientes ágeis e atuação junto a times de Produto e Negócio.
- Habilidade em storytelling com dados e comunicação clara com stakeholders.
Additional information
- Experiência prévia em adquirentes, subadquirentes, bancos ou fintechs de crédito.
- Conhecimento em machine learning aplicado a risco e precificação.
- Experiência com ferramentas de Big Data (Spark, Databricks, Hadoop).
- Conhecimento em Python ou R para análises avançadas.
- Familiaridade com ferramentas de versionamento (Git) e integração de dados via APIs.