Especialista Marketing Analytics & IA Automações - Híbrido - Campinas ou São Paulo
- Posted
- 7 days ago
- Work model
- Hybrid
- Schedule
- Full-time
- Level
- Specialist
- Salary
- Not disclosed
- Source
About the role
- Tecnologia que transforma onde a vida acontece
Na Superlógica, desenvolvemos tecnologia para transformar o mercado de moradia e tornar mais prática a experiência de milhares de pessoas todos os dias.
Estamos crescendo — e esse momento abre espaço para novas pessoas, ideias e formas de fazer acontecer.
Seu desafio por aqui
Estamos em busca de uma pessoa Especialista em Marketing Analytics para ser a referência técnica e metodológica do time. Você vai definir como medimos, prevemos e explicamos o comportamento do mercado e dos clientes, da aquisição à retenção, passando por satisfação e precificação, sobre BigQuery, Databricks e Tableau/Looker. É uma posição de contribuição individual de alto impacto: não envolve gestão de pessoas, mas eleva o nível técnico de todo o time e influencia diretamente a estratégia de marketing e do negócio.
Nesta posição, você irá:
- Referência analítica e metodológica: Definir as abordagens para as principais perguntas da área (aquisição, retenção, satisfação, precificação e mercado), garantindo rigor, consistência e comparabilidade entre análises.
- Modelagem avançada: Desenvolver e supervisionar modelos de propensão, churn, LTV, segmentação de clientes, elasticidade de preço e previsão de receita e demanda.
- Mensuração e experimentação: Ser referência em testes A/B, atribuição, incrementalidade e inferência causal para avaliar campanhas, ofertas, mudanças de preço e iniciativas de retenção.
- Pesquisas e voz do cliente: Garantir o rigor metodológico de NPS e pesquisas (amostragem, vieses, significância) e integrá-los a dados de uso, receita e relacionamento.
- Inteligência de mercado: Estruturar análises de potencial de mercado, penetração por região e segmento, e cenário competitivo.
- Padrões de dados e engenharia analítica: Definir métricas oficiais, modelagem de dados, versionamento e code review, garantindo que as definições sejam únicas e confiáveis em todos os produtos de dados do time.
- IA aplicada: Identificar e liderar os casos de uso de IA com impacto real para a área, como análise de comentários abertos em escala e automações com LLM, definindo padrões de qualidade e uso responsável.
- Influência e mentoria: Mentorar analistas de todos os níveis, conduzir discussões técnicas com Dados, Produto e Tecnologia, e apresentar recomendações para lideranças executivas.
O que esperamos de você:
Requisitos e qualificações
- Formação: Graduação em áreas como Marketing, Administração, Engenharia ou Ciência da Computação, Ciência de Dados, Estatística ou afins. Pós-graduação ou mestrado em áreas relacionadas é um diferencial.
- Experiência:
- Trajetória consolidada em analytics, ciência de dados ou inteligência de mercado, preferencialmente em empresas B2B ou SaaS.
- Atuação relevante em diferentes domínios de dados: aquisição e funil comercial, base de clientes e retenção, pesquisas e NPS, pricing ou inteligência de mercado.
- Histórico comprovado de modelos estatísticos e de machine learning colocados em uso e gerando resultado de negócio mensurável.
- Experiência prática desenvolvendo soluções com IA (APIs de LLM e/ou ML) e uso avançado de ferramentas de desenvolvimento assistido por IA.
- Domínio de métricas de negócio e marketing, como CAC, LTV, churn, receita recorrente, NPS, ROI e conversão do funil.
- Experiência sólida com BigQuery e/ou Databricks, incluindo otimização de custo e performance.
Habilidades Técnicas:
- SQL e Python avançados: Código de produção testado e versionado (Git), com domínio de bibliotecas de dados e ML (ex.: pandas, scikit-learn, statsmodels).
- Estatística e machine learning: Domínio de modelagem supervisionada e não supervisionada, séries temporais, desenho de experimentos, inferência causal e desenho amostral de pesquisas.
- IA aplicada ao desenvolvimento: Domínio de APIs de LLM, engenharia de prompt e avaliação de resultados, e de ferramentas como Claude Code, Cursor ou GitHub Copilot.
- Engenharia analítica: Experiência com modelagem de dados e f