Visão Geral do Cargo
O Analista de Dados é responsável por transformar os dados operacionais e de produto da Inventeer em insights prontos para decisão que melhorem a priorização, a previsibilidade de entrega e os resultados do produto.
Este é um papel prático. Você definirá KPIs, projetará dashboards e entregará relatórios recorrentes usados pela liderança e pelos operadores do dia a dia. O sucesso é medido pela clareza, confiança nas métricas, insights acionáveis e sistemas que continuam funcionando (não relatórios pontuais).
Responsabilidades Principais
Qualidade de Dados, Modelagem e Fontes de Verdade
- Coletar, limpar, validar e reconciliar conjuntos de dados para garantir consistência e confiabilidade.
- Definir e documentar a lógica de KPIs, definições de métricas, dimensões e fontes de verdade.
- Estabelecer convenções de nomenclatura consistentes e governança de métricas para que as equipes parem de debater números.
Dashboards, Relatórios e Sistemas de Visibilidade
- Projetar, construir e manter dashboards e relatórios recorrentes para diferentes públicos:
- liderança (estratégia + previsões),
- operações de entrega (throughput, gargalos, tempo de ciclo),
- produto (adoção, engajamento, sinais de qualidade),
- relatórios voltados ao cliente quando aplicável.
- Garantir que os dashboards sejam compreensíveis, duráveis e vinculados a decisões (não métricas de vaidade).
Análise e Suporte à Decisão
- Realizar análises para identificar tendências, anomalias e causas raiz (ex.: atrasos de entrega, padrões de defeitos, queda de adoção).
- Traduzir análises em narrativas claras e recomendações com próximos passos.
- Fornecer suporte à decisão: o que está acontecendo, por que importa e o que devemos fazer agora.
Instrumentação e Habilitação de Analytics
- Trabalhar com Engenharia para melhorar a instrumentação (eventos, logs, rastreamento, captura de dados) e a integridade dos dados.
- Definir o que deve ser rastreado e como, com orientação pragmática de implementação.
- Validar pipelines de relatórios e garantir continuidade das métricas quando os sistemas mudam.
Propriedade e Melhoria Contínua
- Identificar proativamente lacunas na visibilidade e propor melhorias (novas métricas, rastreamento melhor, dashboards melhores).
- Conduzir o trabalho até a conclusão, incluindo documentação, rollout e adoção pelos stakeholders.
Habilidades Técnicas Requeridas
- Forte capacidade analítica: resolução de problemas de ponta a ponta usando conjuntos de dados reais (não apenas “construção de dashboards”).
- Estatística aplicada sólida para questões de negócio/produto (tendências, anomalias, segmentação, consciência de correlação vs causalidade).
- Experiência com design de KPIs/métricas: definições, documentação, governança e conceitos de modelagem dimensional.
- Habilidades avançadas em PostgreSQL (obrigatório).
- Experiência em construção de dashboards para múltiplos públicos usando ferramentas de BI (Metabase / Tableau / Looker / Power BI ou equivalente).
- Habilidades de comunicação fortes: capaz de apresentar insights claramente para stakeholders técnicos e não técnicos.
- Mentalidade de alta propriedade: resultados > atividade.
Desejáveis
- Python para automação de analytics (pandas), pipelines leves ou utilitários de relatório.
- Experiência analisando dados de entrega/operações (tempo de ciclo, throughput, WIP, padrões de SLA).
- Familiaridade com conceitos de analytics de produto (ativação, retenção, análise de coorte, funis).
- Experiência definindo esquemas de rastreamento de eventos e validando instrumentação de analytics.
- Experiência com práticas de qualidade de dados (testes, checagem de reconciliação, detecção de anomalias).
Expectativas Comportamentais
- Busca da verdade: prioriza precisão e definições claras em vez de “gráficos bonitos”.
- Orientação à decisão: cada entrega se conecta a uma ação, escolha ou trade-off.
- Propriedade: fecha ciclos—métricas permanecem mantidas, dashboards permanecem confiáveis.
- Clareza: escreve definições e narrativas que reduzem confusão e perguntas repetidas.
- Colaboração: trabalha de forma próxima com Engenharia/Produto/Operações para melhorar instrumentação e adoção.
- Pragmatismo: constrói o sistema mais simples que fornece visibilidade confiável e escalável.