Analista Sênior de Dados (BI & Performance)

Sobre a vaga

Procuramos uma pessoa que use dados para explicar o negócio, não apenas para reportá-lo.

Você será a referência analítica da área: constrói os painéis em Superset, escreve as queries que sustentam as decisões e senta com o time de negócio para transformar número em ação. Não é uma vaga de Engenharia de Dados — você não vai construir pipelines —, mas terá interface diária e intensa com os times de Engenharia e Arquitetura de Dados.

Responsabilidades

• Inteligência de Performance: Ir muito além do "o que aconteceu" e responder "por que aconteceu". Deep-dives em quedas de conversão por região e canal, análise de maturação de carteira, sinistralidade por safra, identificação de gargalos no funil e dissecação de outliers de performance.
• Ferramental Operacional: Construir e manter as ferramentas que a operação usa no dia a dia — painéis de acompanhamento de metas, calculadoras de eficiência, modelos de priorização de carteira. Você desenha a lógica e garante a entrega funcionando na ponta.
• Mapeamento de Oportunidades e Soluções: Você não vai apenas esperar os problemas chegarem. Esperamos que olhe para a operação de forma proativa para identificar gargalos, antecipar dores das áreas e construir do zero ferramentas táticas (um MVP, uma automação, uma nova regra de priorização) que resolvam problemas reais com agilidade.
• Guardião da Verdade Operacional: Você será responsável pelas queries e visualizações que sustentam a área. Isso exige rigor extremo: se um número do dashboard não bate com a realidade de quem opera, você é quem investiga a causa raiz e aponta a solução.
• Interface e Requisitos: Atuar como ponte técnica entre o negócio e os times de Engenharia de Dados e Produto. Você não construirá os pipelines, mas será responsável por especificar o que o negócio precisa, garantir que os eventos estejam sendo rastreados corretamente e que as demandas cheguem com contexto suficiente para serem priorizadas.
• Referência Técnica: Elevar a barra analítica do time. Revisar lógicas de queries de analistas mais juniores, sugerir novas metodologias de análise e garantir que o storytelling dos dados seja acionável.
• IA como ferramenta de trabalho: Usar IA de forma assídua e crítica no dia a dia — aceleração de queries, prototipagem de análises, documentação, automações. Espera-se autonomia para incorporar essas ferramentas ao fluxo e senso crítico para validar o que sai delas.

Requisitos

• SQL Avançado: Domínio total (CTEs, Window Functions, joins complexos, otimização de queries pesadas). Capacidade de extrair dados de diferentes fontes e transformá-los em visões de negócio com lógica impecável.
• Data Viz com Storytelling: Experiência com ferramentas de BI (Superset, Looker, Tableau ou Power BI). O foco não é o design do gráfico, mas a capacidade de guiar o usuário para a tomada de decisão.
• Uso assíduo de IA: Rotina consolidada de trabalho com IA aplicada a análise de dados, com clareza sobre onde ela acelera e onde ela erra.
• Comunicação com negócio: Capacidade de conduzir uma conversa com stakeholders não técnicos, traduzir uma dor difusa em pergunta analítica e defender uma recomendação com dados na mesa.
• Pensamento analítico estruturado: Formular hipóteses, saber que corte olhar primeiro e reconhecer quando o número está mentindo.

Diferenciais

• Vivência em seguradoras de veículos ou mercado de seguros/mobilidade (sinistralidade, funil de cotação e emissão, precificação, retenção, prêmio ganho).
• Conhecimento de modelagem analítica e boas práticas de camada semântica (dbt, star schema, definição de métricas).
• Familiaridade com Python para análise (pandas) ou automações.
• Experiência prévia atuando como referência técnica ou mentorando analistas.

O que esperamos de você nos primeiros meses

• Entender a operação a fundo — não só as tabelas, mas o que acontece na ponta.
• Assumir a curadoria dos indicadores críticos da área e garantir que todo mundo confie neles.