Analista de Dados | Financiamento Imobiliário

Como o time Performance e Estratégia de Vendas constrói a Loft:

A missão do time de Performance e Estratégia de Vendas é Impulsionar os resultados do time de vendas por meio da melhoria da produtividade comercial e do engajamento dos parceiros B2B, garantindo o crescimento sustentável da carteira, a saúde financeira do portfólio e a otimização estratégica dos processos de vendas.

Acreditamos que para cumprir com a nossa missão e contribuir na construção do maior e melhor ecossistema imobiliário da América Latina, precisamos ter um time alinhado com nosso propósito e uma mentalidade de alta performance.

Os desafios que você vai encontrar: 

• Criar e otimizar consultas em SQL para parametrização de bases de financiamento imobiliário, garantindo dados limpos e estruturados para análise.
  
• Extrair, transformar e analisar dados para apoiar a inteligência de vendas e facilitar a implementação de estratégias do negócio.
  
• Apoiar na definição, estruturação e monitoramento de indicadores de desempenho (ex.: churn e engajamento de parceiros, penetração no mercado, segmentações por porte e outros insights para estratégia comercial).
  
• Desenvolver e manter atualizados datasets e dashboards no Superset para acompanhamento de métricas estratégicas, ajustando sempre que houver mudança nas regras de negócio.
  
• Participar de reuniões com stakeholders comerciais (como consultores e gerentes), traduzindo informações técnicas para públicos não especialistas em dados.
  
• Criar relatórios que consolidem insights estratégicos e estabelecer fluxos periódicos de envio de reportes para stakeholders.
  
• Estruturar frentes de consumo de dados em tempo real para o time comercial, traduzindo indicadores em acionáveis claros e práticos relacionados à performance comercial e gestão inteligente de carteiras de parceiros.

O que você precisa para virar a chave?

• Experiência prática em SQL (criação de queries complexas, parametrizações e manipulação de grandes volumes de dados).
  
• Conhecimento em ETL (extração, tratamento e análise de dados).
  
• Experiência com ferramentas de visualização de dados (ex.: Superset, Power BI, Tableau, Looker, etc).
  
• Diferencial: Conhecimento em BigQuery e superset.
  
• Formação acadêmica em áreas como Administração, Engenharia, Economia, Estatística, Ciência de Dados, Sistemas de Informação ou correlatas. 
• Vivência prévia ou entendimento do funcionamento de áreas comerciais e seus desafios. 
• Excelente comunicação, com capacidade de traduzir conceitos técnicos em linguagem de negócio para públicos não especialistas. 
• Residir em São Paulo.

Informações adicionais

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