Lead Data Analyst (Growth & Experimentation) | Remoto

Sobre a Vaga

Estamos expandindo além de lawn care para um one-stop shop de serviços para casa. Para chegar lá, precisamos testar, aprender e escalar rapidamente o que funciona. A equipe de Dados é formada por Product Data Analysts integrados ao negócio, com responsabilidade pela semantic layer e pelas métricas confiáveis usadas em toda a empresa.

Esta é a primeira vaga de analista de dados dedicada integralmente a Growth e Experimentation. Você será responsável pelo programa de experimentação, garantindo rigor estatístico e entregando readouts que sustentem decisões em funis de aquisição e conversão.

Responsabilidades

• Atuar no programa de experimentação: test design, rigor estatístico e readouts em web funnels, SMS/drip, testes orientados a vendas e testes de SEO baseados na ferramenta interna de page-clustering
• Ser responsável pelo funil aquisição→conversão impactado pelos testes, cobrindo canais pagos, orgânicos e parceiros
• Definir o que testar e em que direção apostar em conjunto com CRO e Growth PMs (você molda a proposta; eles tomam a decisão final)
• Conduzir os primeiros meses com trabalho mais hands-on e manual (escopo de testes e análise de readouts), evoluindo para uma camada self-serve
• Garantir que os testes passem a rodar com monitoramento anytime-valid já existente no programa
• Manter e estender a camada self-serve de experimentação (automação de métricas em Lightdash, tooling de stat-sig com Python e rotinas de IA como Claude para power calcs e health checks)
• Construir e manter um modelo confiável do funil (visitor → lead → customer) com cortes de CAC, LTV e taxas de conversão necessários ao Growth
• Ao longo do Year 1, estabelecer padrões e playbook para escalar a função além de uma pessoa e apresentar recomendação buy-vs-build para o stack de experimentação
• Atuar na transformação de análise em decisões, entregando insights claros e honestos sobre incerteza e empurrando mudanças de curso quando necessário

Requisitos

• Ser AI-native: usar IA diariamente para SQL, dbt e para pressure-testing da análise, estendendo habilidades já usadas no processo de experimentação
• Ter base estatística para test design (power, significância, novidade e efeitos de interação, e quando não testar)
• Conhecer instrumentação de experimentos: entender como Segment events e randomização via Flagsmith se relacionam e identificar problemas de tracking antes do teste ir para produção
• Pensar em CAC, LTV e economia por canal, com familiaridade com peculiaridades de aquisição (atribuição, sazonalidade e mix de canais)
• Ser tecnicamente autossuficiente: SQL avançado, Python suficiente para automatizar cálculos de stat-sig, e conforto com dbt e Lightdash para construir modelos sem depender de data engineering
• Ser fluente em comunicação de incerteza e em explicar experimentos “quebrados” de forma clara

Beneficios

• Contrato de contractor independente baseado no Brasil (arranjo padrão para a equipe Brazil-based)
• Sem equity
• Fully remote (Brasil)
• Ferramentas de IA fornecidas (Claude routines para estender partes do processo de experimentação)