Lead Data Analyst (Growth & Experimentation) | Remoto

Sobre a Vaga

Estamos em busca do primeiro Data Analyst dedicado inteiramente a Growth e Experimentation. Você será responsável pelo programa de experimentação, com foco em rigor estatístico, desenho de testes e leitura de resultados (readouts) em diferentes canais e funis.

O time de Dados é composto por Product Data Analysts com alta alavancagem, responsáveis pela semantic layer e pelas métricas confiáveis usadas na empresa. A experimentação segue um processo com planos de análise pré-registrados, estatísticas anytime-valid para manter dashboards honestos durante a visualização contínua e rotinas automatizadas de verificação de saúde de testes (SRM e atribuição), além de previsão sazonal.

Responsabilidades

• Desenhar testes e garantir rigor estatístico (power e tamanho de amostra, padrões de significância e readout).
• Realizar readouts e análises em web funnels, SMS/drip, testes orientados por vendas e testes de SEO baseados em tooling próprio de page-clustering.
• Atuar no funil aquisição → conversão impactado pelos testes, considerando canais pagos, orgânicos e de parceiros.
• Estender o monitoramento anytime-valid do programa, garantindo que as decisões iniciais sejam baseadas em rigor e não em tendências.
• Construir e manter uma camada self-serve de experimentação (métricas automatizadas no Lightdash, tooling de stat-sig com Python e rotinas de IA como Claude para power calcs e health checks).
• Modelar e manter uma visão confiável do funil (visitor → lead → customer) com cortes de CAC, LTV e taxas de conversão necessários para priorização de investimento.
• Definir padrões e playbook para escalar a função além de uma pessoa até o fim do Year 1, incluindo recomendação de build vs buy para a stack de experimentação.
• Identificar e corrigir problemas de instrumentação/atribuição antes do lançamento dos testes, reduzindo a taxa de re-run.
• Transformar análises em decisões, comunicando incertezas e recomendando mudanças de curso quando os dados indicarem.

Requisitos

• Experiência com SQL e capacidade de usar Python para automatizar cálculos de stat-sig.
• Conforto com dbt e Lightdash, construindo modelos próprios sem depender de data engineering para tudo.
• Uso diário de IA para apoiar SQL, dbt e validação/pressure-testing das análises.
• Conhecimento de como Segment events e Flagsmith randomization interagem e como identificar problemas de tracking antes do teste ser enviado.
• Visão analítica de funil e economia de canais (CAC, LTV e peculiaridades de aquisição como atribuição, sazonalidade e mix de canais).
• Capacidade de discutir desenho de experimentos (power, significância, efeitos de novidade e interação, e quando não testar).
• Ser individual contributor (não é uma função de gestão de pessoas).

Beneficios

• Ferramentas de IA fornecidas (Claude routines) para extensão do processo de experimentação.
• Contrato com base em contractor Brazil-based (arranjo de independente), padrão para o time no Brasil.
• Sem equity.
• Trabalho totalmente remoto (Brasil), com parceiros com foco nos EUA.