Business Analytics Sênior

Análises Avançadas e Modelagem: Desenvolver, implementar e evoluir estudos estatísticos, análises diagnósticas e modelos preditivos/descritivos (como segmentação, propensão, churn e LTV) que gerem impacto direto nos resultados do negócio.

Ciclo de Vida do Dado: Atuar desde a extração, tratamento e exploração de grandes volumes de dados até a estruturação de relatórios, dashboards e ferramentas de suporte à decisão.

Ponte com o Negócio: Traduzir necessidades complexas de negócio em problemas analíticos e apoiar Product Owners, gestores e diretores na definição de KPIs, métricas de sucesso e priorização do backlog.

Visualização e Storytelling: Transformar dados complexos em histórias analíticas claras, estruturando dashboards de alta performance e apresentações executivas.

Excelência Técnica e Mentoria: Apoiar o time na definição de padrões técnicos de análise, mentorando profissionais mais juniores e disseminando boas práticas de estatística e manipulação de dados.

Governança de Dados e Análises: Garantir a reprodutibilidade, governança, documentação e qualidade das metodologias e análises desenvolvidas.

Atuação consistente em Advanced Analytics, Analytics Engineering ou Ciência de Dados com foco estratégico em negócios.

Domínio de Ferramentas de Dados: Domínio avançado em SQL e programação analítica em Python (com uso de bibliotecas como pandas, numpy, statsmodels, scipy, scikit-learn).

Base Estatística Forte: Conhecimento sólido em estatística descritiva e inferencial, testes de hipótese, análise de regressão, séries temporais e modelagem estatística.

Data Viz & Storytelling: Experiência avançada em ferramentas de visualização e Business Intelligence (Power BI) e capacidade de estruturar narrativas para executivos.

Comunicação: Habilidade de traduzir conceitos analíticos e estatísticos para uma linguagem simples e orientada a valor de negócio.

Desejáveis Vivência nos setores de seguros, serviços financeiros, saúde ou ecossistemas de fidelidade/varejo.

Conhecimento de ambientes e arquiteturas de dados em nuvem (preferencialmente GCP / BigQuery).

Pós-graduação ou mestrado em áreas quantitativas (Estatística, Economia, Computação, Matemática, Engenharias etc.).

Diferenciais Experiência com técnicas de inferência causal ou econometria.

Experimentação e Hipóteses: Projetar, conduzir e avaliar testes de hipóteses e experimentos (Testes A/B, inferência causal) para mensurar o impacto real de novas iniciativas de produtos e serviços.

Transformar Dados em Ação: Converter grandes volumes de dados em insights estratégicos que influenciem diretamente as decisões de produtos, precificação e retenção de clientes.

Elevar a Maturidade Analítica: Atuar como referência técnica para elevar a capacidade analítica da Porto, conectando inovação à aplicabilidade prática.

Simplicidade na Complexidade: Traduzir técnicas de análise estatística refinadas em recomendações claras para tomadores de decisão em nível executivo.

Governança e Escala: Garantir que as análises e painéis sejam escaláveis, confiáveis e alinhados às melhores práticas de governança.