Sobre a Vaga
Buscamos um(a) Analytics Engineer para ser a ponte entre a plataforma de dados e os times de negócio. Você será responsável por construir a camada semântica (models, metric layer), garantir a confiabilidade das métricas e entregar dashboards e insights acionáveis para Growth, Produto e Comercial.
Responsabilidades
- Desenvolver e manter modelos analíticos (dbt ou equivalente), garantindo testes automáticos e documentação.
- Definir e operacionalizar a camada de métricas, alinhando definições com o negócio e stakeholders.
- Construir e manter dashboards e relatórios (Looker / Deepnote), focados em consumo por squads.
- Elaborar processos de validação e qualidade de métricas (testes, alertas, data contracts).
- Suportar experimentos A/B: definição de métricas, extração de datasets e automações de relatórios com intervalos de confiança e verificação de poder estatístico.
- Trabalhar com Data Engineers e Data Scientists para fornecer dados, features e pipelines consumíveis.
- Realizar análises ad-hoc (cohorts, LTV, churn, elasticidade de preço) e transformar insights em ações.
- Documentar modelos métricos, pipelines e processos de consumo de dados.
Requisitos
- Experiência em analytics engineering, análise de dados ou engenharia de dados leve.
- Domínio avançado de SQL e modelagem analítica.
- Experiência prática com dbt (desenvolvimento de modelos, testes e documentação).
- Experiência com ferramentas de BI (Looker/Metabase/Looker Studio/Tableau).
- Conhecimento de princípios de experimentação (A/B testing), métricas de conversão e segmentação.
- Noções de Python para análises e automação (pandas, notebooks).
- Experiência com DW moderno — BigQuery preferencialmente.
- Boa comunicação para validar métricas com stakeholders e traduzir insights em ações.
Diferencial
- Experiência específica com e-commerce/Shopify e plataformas de mensageria (UseInsider).
- Experiência com elasticidade de preço, análise de ticket médio e testes de pricing.
- Experiência com metric stores / semantic layer (dbt Metrics / Metric Layer).
- Conhecimento de pipelines de dados e orquestração (Airflow) para integrar modelos analíticos.
Mais detalhes
- Contrato: PJ.
- Modelo de trabalho: Híbrido (São Paulo - Av. Paulista) — flexível a acordo.
- Descanso sem ser descontado: 22 dias úteis anuais, disponível após os três primeiros meses.
- Cartão Flexível.
- Plano de Saúde.
- Plano Odonto.
- Totalpass.
- Udemy.
- Insider Perks.
- Oportunidade de crescimento e aprendizado em uma startup em rápida expansão.
- Ambiente de trabalho colaborativo e inovador, com exposição a novas tecnologias e processos.
- Participação no programa Startup School da aceleradora Y Combinator.
- Acelerada 2 vezes nos programas Endeavor Scale Up varejo e consumer goods.
- Acelerada pelo programa Endeavor Outliers pelo crescimento fora da curva dentro do peer group, ganhando o título de Empreendedores Endeavor.
- Eleita pela revista Forbes como uma das 25 startups mais promissoras do Brasil.