Lead Data Analyst (Growth & Experimentation) | Remoto

Sobre a Vaga

Estamos expandindo além de lawn care para um one-stop shop de serviços para casa. O crescimento depende da capacidade de testar, aprender e escalar o que funciona. O time de Dados é composto por Product Data Analysts com alto impacto no negócio, responsáveis pela semantic layer e pelas métricas confiáveis usadas pela empresa.

Esta é a primeira vaga de analista dedicada inteiramente a Growth e Experimentation, com foco no programa de experimentação e no rigor estatístico aplicado aos testes.

Responsabilidades

• Atuar no programa de experimentação: design de testes, rigor estatístico e readouts em web funnels, SMS/drip, testes orientados por vendas e testes de SEO baseados em ferramentas próprias de page-clustering
• Conduzir e interpretar testes que impactam o funil de aquisição até conversão, considerando canais pagos, orgânicos e de parceiros
• Garantir padrões de significância e readout, incluindo power e decisões de tamanho de amostra
• Estender o monitoramento anytime-valid do programa, para que chamadas iniciais venham de limites estatísticos e não de leituras de tendência
• Construir e manter um modelo de funil confiável (visitor → lead → customer) com cortes de CAC, LTV e conversão necessários para priorização de investimento
• Automatizar métricas e stat-sig na Lightdash, evoluindo para uma camada self-serve de experimentação
• Recomendar melhorias para o stack de experimentação (buy vs build), com recomendação apresentada, mas decisão final não exclusiva
• Atuar na instrumentação e integração dos eventos e randomização (ex.: Segment events e Flagsmith), identificando problemas de tracking antes do lançamento de testes

Requisitos

• Experiência com design de experimentos com visão estatística (power, significância, efeitos de novidade e interação, e quando não testar)
• Fluência em instrumentação de experimentos: entender como Segment events e Flagsmith randomization interagem e identificar problemas de tracking antes do teste
• Pensamento orientado a funil e economia de canais (CAC, LTV e particularidades de aquisição, incluindo atribuição, sazonalidade e mix de canais)
• Proficiência técnica: SQL avançado, Python suficiente para automatizar cálculos de stat-sig, além de conforto com dbt e Lightdash para construir modelos próprios
• Uso diário de IA no fluxo de trabalho (ex.: SQL, dbt e validação/pressure-testing da análise), estendendo habilidades já existentes no processo de experimentação

Beneficios

• Contrato de contractor independente baseado no Brasil (arranjo padrão para o time baseado no Brasil)
• Sem equity
• Ferramentas de IA (Claude routines) fornecidas para extensão do processo de experimentação
• Vaga totalmente remota (Brasil), com trabalho em parceria com times com parceiros dos EUA