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Porto Seguro

São Paulo, SP, Brasil

Especialista de Analytics e Inteligência de Mercado – Porto Bank

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LOCALIZAÇÃO

São Paulo, SP, Brasil

MODELO

onsite

PUBLICADA

Descricao da vaga

Sobre o Porto Bank

O Porto Bank é parte do ecossistema Porto e tem como missão oferecer as melhores soluções financeiras aos seus clientes. Inserida na Diretoria do CRO (Chief Risk Officer), nossa área de Analytics e Inteligência de Mercado desempenha um papel estratégico único: integrar a visão analítica de dados e a voz do cliente diretamente à governança de riscos, à rentabilidade sustentável e ao crescimento do negócio, apoiando decisões que impactam milhões de clientes em todo o Brasil.

Estamos em busca de um(a) Especialista de Analytics e Inteligência de Mercado para atuar como referência técnica no time, liderando análises estratégicas do portfólio de produtos do banco (como Cartão de Crédito, Conta Digital, Empréstimos e Financiamentos, Consórcio) e impulsionando nossas pesquisas estratégicas para destravar novos negócios e transformar jornadas de clientes.

Sobre o Nosso Desafio

Como parte da estrutura de CRO, buscamos um profissional com visão de negócio apurada e capacidade analítica avançada para ser referência em Analytics. Sua missão será conectar a inteligência de produtos ao equilíbrio ideal entre expansão comercial, eficiência operacional e gestão de riscos, adotando uma mentalidade AI First para acelerar diagnósticos e elevar a precisão decisional.

Você atuará diretamente na formulação e validação de hipóteses por meio de design de experimentos (testes A/B), estudos ad-hoc, backtests, simulações de cenários e inteligência de mercado, conectando dados comportamentais e transacionais dos nossos produtos à sustentabilidade do P&L. Além disso, terá papel ativo no direcionamento das pesquisas quali/quanti, garantindo que decisões de alto impacto combinem o dado real de uso à percepção declarada e às reais motivações do cliente.

Responsabilidades e atribuicoes

O Que Você Irá Entregar (Responsabilidades Chave)

Sua atuação será focada em três pilares essenciais:

I. Estratégia, CRO Analytics e Gestão de Stakeholders

Conexão com a Agenda do CRO: Atuar como parceiro(a) consultivo(a) da diretoria de CRO e demais lideranças do banco, garantindo que o apetite de risco e as metas de crescimento caminhem lado a lado.
Saúde da Carteira e Rentabilidade do Portfólio: Mapear oportunidades de expansão de carteira e melhoria de rentabilidade, mantendo o olhar preventivo sobre a saúde do portfólio, inadimplência e manutenção de clientes.
Estudos de Mercado e Oportunidades: Liderar estudos de dimensionamento de mercado, share of wallet e inteligência competitiva para embasar decisões estratégicas de entrada, ajuste ou manutenção de produtos.
Estratégia e Direcionamento de Pesquisas Quali/Quanti: Liderar o desenho e a conceituação de pesquisas com clientes, traduzindo hipóteses complexas de negócio, risco e jornada em roteiros investigativos e questionários quantitativos de alto impacto.

II. Analytics de Portfólio, Experimentos e Ciclo de Vida

Design de Experimentos e Testes A/B: Desenhar, parametrizar e mensurar experimentos controlados (testes A/B, grupos de controle/manutenção), garantindo o rigor estatístico na validação de novas réguas e alterações de jornadas.
Gestão Analítica do Ciclo de Crédito: Mapear o comportamento do cliente ao longo de toda a jornada nos produtos do banco (Cartão, Conta, Empréstimos, Consórcio), analisando desde a ativação e transacionalidade até o uso de limites, retenção e risco de inadimplência.
Backtests e Validação de Hipóteses: Desenvolver backtests, testes de estresse analíticos e simulações de cenários para validar alterações em políticas e estratégias de produto antes da implantação.
Acompanhamento de Safra: Diagnosticar a performance de safras de crédito, conectando a qualidade do portfólio aos indicadores de engajamento do cliente e ao contexto macroeconômico.
Triangulação 360° (Dados de Risco + CMI + Pesquisas): Cruzar métricas de risco e comportamento financeiro interno com indicadores de mercado e achados de pesquisas quali/quanti, gerando diagnósticos analíticos profundos.

III. Cultura AI First, Storytelling e Inovação

Inovação, IA Generativa e Cultura AI First: Liderar a aplicação de soluções de IA Generativa/IA Tradicional no fluxo analítico, otimizando o tempo de resposta, automatizando análises e acelerando a geração de insights.
Data Storytelling Executivo: Traduzir dados complexos, resultados de testes A/B, métricas de portfólio/risco, achados de pesquisa e backtests em narrativas fluidas, painéis de decisão e recomendações orientadas ao ROI e à gestão de riscos.
Democratização do Dado e IA: Disseminar métricas, frameworks de decisão analítica e práticas de IA entre as áreas parceiras, fortalecendo a cultura data-driven do banco.

Requisitos

Experiência Consolidada: Trajetória sólida em Business/Data Analytics, Data Science ou Inteligência de Mercado no segmento financeiro, com habilidade para atuar em estruturas ligadas a Risco/CRO.
Design de Experimentos (Testes A/B): Domínio prático em elaboração, execução e avaliação estatística de testes A/B / testes controlados (dimensionamento de amostras, definição de grupos de controle, teste de hipóteses e mensuração de incremento de valor).
IA Generativa: Vivência prática na aplicação de IA Generativa e ferramentas assistidas por IA para automação de análises, extração de inteligência em dados e ganho de produtividade no dia a dia.
Pesquisa Quali/Quanti Estratégica: Domínio sólido de metodologias de pesquisa com clientes (desenho amostral, estruturação de pesquisas quantitativas e roteiros qualitativos) para orientar e direcionar estudos de mercado do banco.
Visão de Portfólio e Risco: Compreensão das dinâmicas do ciclo de vida do cliente e de produtos de crédito (Cartão, Conta Digital, Empréstimos, Consórcio, acompanhamento de safras, manutenção de carteira e gestão de inadimplência).
Estratégia e Backtests: Experiência prática na formulação de hipóteses, construção de backtests, simulação de cenários e mensuração de impacto financeiro (lift/P&L).
Domínio Técnico em Dados: Fluência avançada em SQL e programação voltada para análise de dados (Python), com vivência em ambientes Big Data / Cloud (Databricks, Snowflake etc.).
Plataformas de Dados e DataViz: Domínio da plataforma Databricks e experiência em ferramentas de visualização como PowerBI e Tableau.
Modelagem e Analytics Avançado: Experiência prática para aplicar modelos descritivos e preditivos ad-hoc (propensão, risco, churn etc.), atuando em sinergia com o time de Modelagem responsável pelo desenvolvimento e aprimoramento de demandas de alta complexidade.

Qualificações Diferenciais

Vivência no Ecossistema Financeiro: Experiência prévia em bancos ou fintechs com interface direta em gestão de risco ou inteligência de portfólio.
Interface com CMI e Institutos de Pesquisa: Experiência prática na condução de pesquisas e estudos de mercado integradas a dados transacionais e gestão de parceiros/institutos externos de pesquisa.
Soluções de IA: Experiência com utilização de LLMs, engenharia de prompts ou integração de APIs de IA para acelerar o desenvolvimento de analytics avançado.