Sobre a vaga

Product Analytics é responsável por gerar insights baseados em dados para suportar decisões estratégicas de Produto, Design e Tecnologia. Esse papel envolve a coleta, análise e interpretação de dados de uso do produto, garantindo que as decisões sejam guiadas por evidências quantitativas e qualitativas.

Responsabilidades e atribuições

Estratégia de Métricas e Sucesso de Produto

• Definir, medir e interpretar métricas estratégicas de sucesso.
• Análises exploratórias para identificar insights e oportunidades de inovação.

Construção e Governança de Dashboards

• Desenvolver dashboards táticos e estratégicos com alta capacidade de análise crítica.
• Propor novas métricas e frameworks de acompanhamento de produto.
• Criar alertas automáticos de anomalias em dados (data quality e business KPIs).
• Implementar métricas preditivas de risco de churn, queda de conversão e alerta de uso.

Experimentação e Validação de Hipóteses

• Definir estrutura estatística de experimentos A/B (significância, amostra, variáveis de controle).
• Apoiar Product Managers, Design Lead e Executivos em decisões orientadas por experimentos.

Integração Avançada com Produto e Engenharia

• Trabalhar de forma cross-squad para garantir rastreabilidade de eventos e qualidade dos dados.
• Documentar aprendizados analíticos.
• Avaliar eventos e dados recebidos das squads de Engenharia, garantindo que os dados coletados respeitem boas práticas de qualidade (sem eventos órfãos, parâmetros inconsistentes, etc).

Governança e Instrumentação de Dados

• Auditar e garantir a consistência do tracking de eventos críticos junto às squads de engenharia, produto e design.
• Desenhar eventos de tracking para novas funcionalidades, garantindo a rastreabilidade e compliance de dados.

Formação de Cultura Data-Driven

• Ser embaixador de dados dentro da Omnibees, treinando e desenvolvendo PMs, POs, Designers e Analistas no uso estratégico de dados.
• Realizar treinamentos e workshops para squads sobre boas práticas de métricas, experimentação e interpretação de dados.

Requisitos e qualificações

• Formação académica em Estatística, Matemática Aplicada, Ciência de Dados ou Ciência da Computação
• Análise de dados aplicada a produtos digitais e e-commerce/marketplace/SaaS e hotelaria;
• Domínio avançado de SQL e programação para análise de dados (Python, R);
• Conhecimento avançado em ferramentas de análise de produto (Mixpanel, Amplitude, GA4, etc.);
• Experiência na definição e interpretação de testes A/B;
• Capacidade de traduzir dados complexos em insights acionáveis;
• Comunicação eficaz para influenciar decisões estratégicas.