About this role
Seu desafio no time:
Você vai ser a pessoa de tecnologia, dados e IA do squad de Retention, dentro de RevOps (Data Solutions / GTM). Nosso time cuida dos sistemas, dos dados e das soluções que Customer Success e Suporte usam todos os dias, como Gainsight, Salesforce e o backend de BI das lideranças.
Seu desafio é construir a fundação de dados e as automações com IA que eliminam gargalos de capacidade da operação, transformando dados e sistemas em ganho real de produtividade. Você terá autonomia para projetar, construir e sustentar as soluções de ponta a ponta, e vai atuar na interseção entre dados, sistemas e IA, junto de um squad pequeno, onde o impacto do seu trabalho aparece rápido.
Suas principais entregas:
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Projetar, construir e manter pipelines e modelagem de dados (ELT/ETL) no ecossistema Google (BigQuery / Google Cloud), com Airflow e dbt, para que o negócio conte com dados confiáveis e escaláveis.
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Garantir qualidade, governança e documentação dos dados que alimentam Gainsight, BI e os sistemas de CS e Suporte, criando uma fonte de verdade consistente.
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Preparar a camada de dados usada pelos BIs das lideranças, em parceria com BI e Business Analysts.
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Desenhar e implementar soluções de IA aplicadas à operação (automações com LLMs, agentes, copilotos e análises assistidas, com Gemini como padrão).
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Estruturar o ambiente para as automações e os produtos de IA do time (versionamento, deploy, observabilidade, segurança e custo), para que sejam soluções sustentáveis, não só protótipos.
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Automatizar processos e integrações entre sistemas (APIs, webhooks, integradores), eliminando trabalho manual e retrabalho.
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Apoiar migrações de sistemas e a entrada de novos produtos, com mapeamento e validação de dados.
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Traduzir as demandas de CS e Suporte em soluções técnicas, priorizando com a liderança e dando visibilidade do andamento.
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Compartilhar conhecimento com documentação, boas práticas e uso responsável de IA.
Perfil que buscamos:
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Sólida experiência como Engenheiro(a) de Dados, Analytics Engineer, com autonomia comprovada.
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Vivência construindo e sustentando pipelines de dados em produção.
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Conhecimento prático de BigQuery e Google Cloud.
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Experiência com orquestração e transformação de dados (Airflow e/ou dbt).
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Uso prático de LLMs / IA generativa em automações ou produtos (APIs, prompts), mesmo que você ainda esteja no início dessa trajetória.
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Git e boas práticas de engenharia (versionamento, documentação, testes).
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Inglês técnico para leitura e documentação.
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Formação superior em Tecnologia, Engenharia, Computação, Estatística ou áreas afins, ou experiência equivalente.
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Perfil high agency: você é dono(a) do problema de ponta a ponta, equilibra solução robusta com entrega rápida e tem interesse genuíno em entender a rotina de CS e Suporte.
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Comunicação clara com públicos técnicos e não técnicos, e o hábito de documentar o que aprende.
Será considerado um diferencial:
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Experiência em B2B SaaS e em contextos de RevOps, Customer Success, Suporte ou GTM.
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Conhecimento de Gainsight, Salesforce / Service Cloud e Power BI.
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Construção de agentes e fluxos de IA, e integração de IA com sistemas de negócio.
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Experiência com integradores e automação de processos (Zapier, APIs, webhooks).
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Conhecimento de infraestrutura em nuvem para dados e aplicações (deploy, observabilidade e custos).
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Familiaridade com métricas SaaS (churn, NRR, health score).
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Certificações Google Cloud (dados / IA).
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Experiência apoiando migrações de sistemas e governança de dados.
Etapas do processo seletivo:
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Aplicação - Envio da inscrição;
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Mindsight – Teste de estilo de trabalho;
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Talent Acquisition - Entrevista por competência com o time de recrutamento;
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Entrevista Técnica - Entrevista técnica para discussão de requisitos da vaga;
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Entrevista Final - Conversa final com a gerência para alinhamento;
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Offer - Fase de conclusão do processo seletivo, com a apresentação da proposta de trabalho.
Obs: Podem ter etapas complementares e/ou alterações, de acordo com a necessidade do processo.