Data Analyst

Nuvia; Teletrabalho; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma plataforma de AI para vendas B2B busca um Data Analyst para contribuir com o Nuvia Growth System. O candidato ideal deve ter 2-4 anos de experiência com dados em ambientes B2B, habilidades em Python, SQL e scraping. O trabalho envolve descobrir fontes de dados, construir pipelines de enriquecimento e garantir a qualidade dos dados. A posição oferece modelo remoto ou híbrido e benefícios competitivos, incluindo verbas para formação.

Serviços

Remuneração competitiva

Benefícios de saúde

Verba para cursos e formações

Qualificações

• 2-4 anos de experiência com dados para growth, sales ops, ou lead gen (B2B).
• Você já raspou dados que ninguém tinha pedido.
• Tem experiência real com scraping.

Responsabilidades

• Descobrir e mapear fontes de dados para listas qualificadas.
• Construir pipelines de enriquecimento que transformam dados.
• Identificar sinais de intenção e captar dados continuamente.

Conhecimentos

Python intermediário

SQL intermediário

Scraping

APIs de dados

Manipulação de dados (Pandas)

N8N ou Make

Ferramentas

BeautifulSoup

Selenium

Playwright

Descrição da oferta de emprego

Sobre a NuviaA Nuvia é a plataforma de AI-Powered Growth para vendas B2B.

No ano passado, fechamos uma rodada com NXTP Ventures, Gilgamesh Ventures, 16|16 Ventures, LASP Capital e o scout fund da a16z e logo depois adquirimos a Datasaga.ai (consultoria de dados e IA para vendas) para acelerar nossa operação.Não vendemos promessa, entregamos pipeline.

Com isso, nossos clientes têm em média, +35% de conversão e -50% no custo de aquisição de clientes.Agora estamos expandindo o time que vai escalar isso para centenas de empresas (nacionais e internacionais).

Se você quer ajudar construir a máquina de vendas do futuro (e não só operar ferramentas) esse é o seu lugar.

Seu Papel

O Data Analyst (com foco em Data Hacking) (como o próprio nome diz) é uma posição que mistura habilidades de Data Analysis com Growth Hacking e é um elemento chave na implantação do Nuvia Growth System em nossos clientes.

Você vai ser a inteligência por trás dos dados que alimentam toda a operação de vendas - nossa e dos nossos clientes.

Enquanto o GTM Engineer executa campanhas, você descobre quem são os alvos, quais sinais indicam intenção de compra, e constrói os pipelines que entregam esses dados de forma contínua e escalável.

Você vai operar na interseção de dados, scraping e automação.

Se você nunca raspou dados de uma fonte não-óbvia, se não sabe o que é um waterfall de enriquecimento, ou se acha que “pegar dados” é exportar CSV do Sales Navigator - essa vaga não é pra você.

Seu trabalho não termina na lista.

O que você vai fazer

• Descobrir e mapear fontes de dados para construção de listas qualificadas (APIs públicas, scraping, bases alternativas, sinais de intenção).
• Construir pipelines de enriquecimento que transformam nome de empresa em perfil completo com decisores, tecnologias, sinais e scores.
• Desenvolver e manter scrapers que capturam dados de forma contínua e confiável (sem quebrar toda semana).
• Produtizar pipelines de dados para alimentar o Datalake da Nuvia de forma contínua.
• Identificar e capturar sinais de intenção (contratações, funding, mudanças de stack, vagas abertas, expansão).
• Criar waterfalls de enriquecimento que maximizam cobertura com menor custo (Apollo ? Clearbit ? Hunter ? fallback).
• Garantir qualidade e padronização dos dados (deduplicação, normalização, validação).
• Documentar fontes, lógicas e pipelines para escalar a operação sem depender de você e para te liberar para construir coisas ainda mais legais.

Quem você é hoje

Você é Data Analyst, BI Analyst, ou Growth Analyst em uma startup B2B que precisava de dados que não existiam prontos — e você foi atrás.

Você já construiu scrapers que funcionam, já integrou APIs obscuras, já montou pipelines de enriquecimento que rodaram por meses sem quebrar.

Entende que dado bom é dado limpo, atualizado e acionável.

Ou: Você era dev / analista que se especializou em dados de growth porque percebeu que a vantagem competitiva está em saber coisas que os outros não sabem.

Você já raspou dados que ninguém tinha pedido, só porque viu oportunidade.

Requisitos Obrigatórios

• 2-4 anos de experiência com dados para growth, sales ops, ou lead gen (B2B).
• Python intermediário — scraping (BeautifulSoup, Selenium, Playwright), APIs, manipulação de dados (Pandas).
• SQL intermediário — queries complexas, joins, agregações, CTEs.
• Você vai viver no banco.
• APIs de dados — já consumiu Apollo, Clearbit, Hunter, Crunchbase, (oficial ou não), ou similares.
• N8N ou Make — workflows de enriquecimento, transformação, roteamento de dados.
• Experiência real com scraping — já construiu scrapers que rodaram em produção, não só tutorial.
• Noção de qualidade de dados — sabe o que é deduplicação, normalização, validação, cobertura.
• Noção de arquitetura de dados — entende conceito de data lake, ETL / ELT, batch vs streaming.

Diferenciais que pesam

• Experiência com Databricks, Spark, ou PySpark.
• Conhecimento de Delta Lake, Apache Airflow, ou orquestração de pipelines.
• Já trabalhou com ingestão de dados em data lakes (não só consulta).
• Experiência com Clay (enrichment, waterfalls, AI columns).
• Conhecimento de Phantombuster, Firecrawl, Apify, Bright Data, ScrapingBee ou ferramentas similares.
• Experiência com bases de dados alternativas (job boards, registro de empresas, patents, news).
• Conhecimento de proxies, rotação de IPs, anti-bot bypass.
• Background em BI ou analytics (Power BI, Metabase, Looker).
• Inglês intermediário (muita documentação e fonte de dados em inglês).

O que você NÃO é

Analista de BI que só sabe fazer dashboard bonito mas nunca foi atrás do dado na fonte.

Dev que acha scraping “sujo” e prefere esperar API oficial que nunca vai existir.

Pessoa que depende de ferramenta pronta : se não existe, você constrói.

Quem precisa de especificação detalhada pra começar a resolver um problema.

Quem entrega lista uma vez e esquece - aqui é pipeline contínuo com otimização focada em gerar resultados para nossos clientes.

Modelo de contratação e Benefícios

Posição remota ou híbrida.

Remuneração competitiva com variável por entrega.

Contratação PJ.

Benefícios de saúde / alimentação.

Verba para cursos e formações em Dados / Automações / AI.