O que esta vaga pede
SQL
Python
dbt
Lightdash
Experimentation
Statistical rigor
A/B testing
Segment
Flagsmith
Power analysis
CAC
LTV
Ver se você combina
Sobre a Vaga
Estamos expandindo além de cuidados com gramado para um one-stop shop de serviços para casa. Para chegar lá, precisamos testar, aprender e escalar rapidamente o que funciona.
Você será o primeiro analista de dados dedicado inteiramente a Growth e Experimentation, com foco no programa de experimentação e na entrega de rigor estatístico e readouts que sustentem decisões.
Responsabilidades
- Atuar no programa de experimentação: test design, rigor estatístico e readouts em web funnels, SMS/drip, testes orientados por vendas e testes de SEO baseados em ferramentas internas de page-clustering
- Ser responsável pelo funil aquisição → conversão impactado pelos testes, cobrindo canais pagos, orgânicos e de parceiros
- Conduzir decisões de power e sample-size, padrões de significância e critérios de readout
- Garantir que os testes avancem para monitoramento anytime-valid do programa, evitando decisões baseadas apenas em tendências
- Estender a 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)
- Construir e manter um modelo de funil confiável (visitor → lead → customer) com cortes de CAC, LTV e taxas de conversão
- Ao longo do Year 1, definir padrões e playbook para escalar a função além de uma pessoa e propor recomendação buy-vs-build para o stack de experimentação (motor estatístico off-the-shelf ou extensão de habilidades internas com Python)
- Atuar na instrumentação e no relacionamento com eventos e randomização (Segment events e Flagsmith) para identificar problemas de tracking antes do teste e reduzir re-run rate
- Transformar análise em decisões: apresentar insights claros e honestos sobre incerteza, influenciando PMs e marketers
Requisitos
- Ser “AI-native”: usar IA diariamente para SQL, dbt e para pressure-testing da análise
- Proficiência em instrumentação de experimentos: entender como Segment events e Flagsmith randomization interagem e identificar problemas de tracking antes do teste
- Pensar em termos de funil e economia de canais (CAC, LTV e peculiaridades de aquisição como atribuição, sazonalidade e mix de canais)
- Ser tecnicamente auto-suficiente: expert em SQL, com Python suficiente para automatizar cálculos de stat-sig, além de conforto com dbt e Lightdash para construir modelos sem depender de data engineering
- Ter visão estatística: não encerrar a análise ao “bater significância”; saber discutir desenho do teste (power, significância, efeitos de novidade e interação, e quando não testar)
- Ser individual contributor (não é uma vaga de gestão de pessoas)
Beneficios
- Contrato com base em contractor Brazil-based (arranjo de independent contractor para equipe baseada no Brasil)
- Sem equity
- AI tooling fornecido (Claude routines para apoiar o processo de experimentação)
- Trabalho totalmente remoto (Brasil), com parceiros dos EUA
Organizada e reescrita por nós. A candidatura é no site da empresa (apply.workable.com) — daqui você sai preparado.
Saiba como funciona.