Analytics Engineer Pleno - CRM

Profissional de dados com perfil analítico e visão de negócio, capaz de transformar dados de CRM em insights acionáveis e aplicar técnicas de analytics e inteligência artificial para otimizar estratégias de aquisição, retenção e relacionamento com clientes.
profissional proativo, orientado a resultados e com forte senso de ownership, capaz de atuar de forma estratégica e executiva na evolução do CRM orientado a dados.
Principais responsabilidades
Projetar e construir soluções de dados para CRM, estruturando datasets, tabelas, regras e pipelines que suportem campanhas, jornadas e estratégias de relacionamento com clientes;
Desenvolver segmentações e inteligência de clientes em escala, transformando regras e necessidades de negócio em soluções de dados automatizadas, reutilizáveis e produtivas;
Evoluir a arquitetura de dados de CRM, contribuindo com modelagem, integração, performance, qualidade, observabilidade e governança dos dados;
Desenvolver e colocar em produção produtos e serviços de dados que possam ser consumidos de maneira confiável por CRM e outros times da companhia;
Construir soluções utilizando SQL, Python e Databricks, buscando automação, eficiência, escalabilidade e redução de processos manuais;
Aplicar conceitos de Engenharia de IA e GenAI para desenvolver automações, agentes, ferramentas e soluções que facilitem o acesso a dados, insights e conhecimento;
Criar mecanismos para democratização de dados e conhecimento, reduzindo a dependência de análises manuais e permitindo que áreas de negócio tenham maior autonomia;
Trabalhar junto aos stakeholders para transformar problemas de negócio em requisitos técnicos, soluções de dados e hipóteses mensuráveis;
Desenvolver provas de valor, experimentos e mecanismos de mensuração que permitam avaliar o impacto das soluções e suportar decisões baseadas em dados;
Garantir boas práticas de documentação, versionamento, testes, monitoramento e manutenção das soluções desenvolvidas;
Ter ownership sobre suas entregas, realizando estimativas, planejamento, negociação de escopo e prazos, identificação de riscos e reports de evolução para os stakeholders.
Conhecimentos e competências esperados:
SQL avançado, incluindo manipulação e transformação de grandes volumes de dados;
Databricks, com experiência no desenvolvimento e operacionalização de soluções de dados;
Python aplicado a engenharia, automação, processamento e análise de dados;
Conhecimentos de engenharia de dados, incluindo pipelines, ETL/ELT, modelagem, integração e qualidade de dados;
Conhecimentos de Engenharia de IA/GenAI, incluindo construção e integração de soluções baseadas em LLMs, automações e agentes;
Capacidade de desenvolver soluções pensando em produção, escalabilidade, confiabilidade e reutilização, e não somente análises pontuais;
Boa capacidade de conectar decisões técnicas aos objetivos e resultados de negócio;
Comunicação clara e capacidade de transitar entre stakeholders técnicos e de negócio;
Autonomia, organização, capacidade de estimativa e gestão das próprias entregas.
Diferenciais
Experiência com CRM, Customer Analytics, segmentação e ativação de clientes, experimentação/A-B testing, APIs, Git/CI/CD, arquitetura Lakehouse, Delta Lake, MLflow e desenvolvimento de soluções de IA integradas a ambientes corporativos.
Buscamos, acima de tudo, alguém que consiga unir Engenharia + Dados + Inteligência + Negócio: uma pessoa capaz de entender um problema, desenhar a solução, construí-la, colocá-la em produção e demonstrar o valor gerado.

Employment type
Full-time

Work arrangement
Hybrid