O time de Plataformas Corporativas:

Cuidamos das ferramentas e produtos internos que sustentam as áreas corporativas da Stone. 

Como é ser uma pessoa Sênior Analytics Engineer:

Vai atuar com:

Inteligência de ferramentas:

• Medir uso, adoção, custo e satisfação das ferramentas corporativas.
• Gerar os dados de uso e custo que apoiam a área de gestão de fornecedores nas renovações.
• Manter uma visão contínua do portfólio de ferramentas, com tendências e alertas.

Fluxos de serviços:

• Analisar volume, tempo de ciclo, SLA, retrabalho e gargalos dos fluxos no Service Management.
• Apontar onde automatizar, simplificar ou levar para o autosserviço, com o ganho estimado.
• Definir e acompanhar os indicadores de eficiência e de experiência dos atendimentos.

Análises executivas e comunicação estratégica:

• Conduzir estudos de ponta a ponta, da pergunta à recomendação, com dimensionamento de oportunidades e business cases.
• Transformar análises em narrativas claras para a liderança e para fóruns executivos, como reuniões mensais de resultado.
• Preparar apresentações e relatórios executivos que sustentem decisões de investimento, renovação e prioridade.
• Apoiar o discovery e definir as métricas de sucesso dos produtos da área.

Produtos de dados, modelos e dashboards:

• Construir produtos de dados que as áreas usem no dia a dia, do discovery à adoção.
• Construir e manter modelos de dados em camadas, com qualidade, documentação e uma definição única por métrica.
• Criar dashboards de acompanhamento para a liderança e para as áreas, sempre ligados a uma pergunta ou decisão.
• Integrar fontes como ServiceNow, Jira, dados de uso das ferramentas e bases financeiras.
• Automatizar coletas e rotinas recorrentes com SQL e Python.
• Trabalhar junto com o time de analytics de engenharia, reaproveitando a estrutura de dados existente.

O que esperamos de você:

• Experiência com análises e produtos de dados que geraram decisão, com conclusão e recomendação.
• SQL avançado e experiência com Databricks, BigQuery ou outra plataforma de dados em nuvem.
• Experiência criando dashboards para públicos executivos e operacionais.
• Comunicação estratégica: sintetiza temas complexos em mensagens claras para quem decide.
• Visão de negócio e autonomia para estruturar problemas abertos.
• Pensamento crítico sobre métricas, vieses e limitações dos dados.
• Cuidado com dados sensíveis: LGPD, anonimização e controle de acesso.
• Dados: SQL avançado e Python, Databricks.
• Visualização: ferramentas de BI para dashboards executivos e operacionais.
• Fontes: ServiceNow, Jira e Confluence, dados de uso das ferramentas corporativas e bases
• IA: assistentes como Claude e Gemini para acelerar exploração, documentação e síntese.

O que aumenta as suas chances:

• Python para análises exploratórias e automações.
• Dados de ITSM, como ServiceNow ou Jira Service Management, e análise de processos.
• People analytics ou dados de RH.
• Formação ou experiência em produto e discovery.

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