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Analista de Revenue Ops Sênior - São Paulo

Gupy (Portal de Vagas)74,621 open roles

Where
São Paulo, Brazil
Work mode
Hybrid
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowAnalista de Revenue Ops Sênior - São PauloGupy (Portal de Vagas) · São Paulo, Brazil
  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on Gupy (Portal de Vagas)'s own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.8% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 1.7%1 day
  2. 3.5%3 days
  3. 7.8%7 days
  4. 14.6%14 days
  5. 34.0%30 days
This job: posted 44 hours ago

The posting

A Omie tem como propósito trazer prosperidade para o ecossistema empreendedor brasileiro. Por isso, buscamos por pessoas com mentalidade de crescimento, valorizando perfis que tenham capacidade de adaptação, senso colaborativo e sejam motivadas pela inovação e pelo aprendizado contínuo.Somos uma das empresas de tecnologia que mais crescem no país e buscamos alguém que queira evoluir junto conosco, contribuindo diretamente para o sucesso dos novos clientes desde seus primeiros passos na plataforma. 🚀#VempraOmieResponsabilidades e atribuições Buscamos um profissional de Revenue Operations com expertise técnica em SQL, modelagem de dados, automação e IA, aliada a forte entendimento de negócio, para ser a referência analítica da área de Parcerias. A pessoa será responsável por transformar dados brutos em uma camada semântica consistente, definir métricas e regras canônicas do canal de parceiros e usar essa base para orientar as decisões estratégicas da área, incluindo o desenvolvimento de agentes de IA e insights automatizados que ampliem o acesso aos dados e acelerem a tomada de decisão. Camada Semântica e Governança de Métricas

Atuar como dono(a) do Semantic Layer de Parcerias, traduzindo dados técnicos em métricas e conceitos de negócio padronizados (carteira, ativação, indicações, conversão, NMRR, cobertura, entre outros), garantindo uma única versão da verdade para toda a área. Documentar e manter o catálogo de KPIs de Parcerias, assegurando alinhamento conceitual, rastreabilidade das métricas até a origem e clareza para os stakeholders. Identificar inconsistências de dados e sua causa raiz, atuando junto aos times de Processos, Engenharia de Dados e Produto para corrigi-las na origem, e não apenas nos relatórios.

Análise e Direcionamento Estratégico

Conduzir análises que orientem a estratégia do canal: performance da carteira de parceiros, segmentação, efetividade de regras comerciais, jornada do parceiro e alavancas de crescimento. Traduzir análises em recomendações acionáveis e acompanhar seu impacto nos indicadores. Priorizar a demanda analítica da área, equilibrando necessidades táticas dos stakeholders com a construção de ativos escaláveis.

IA, Agentes e Insights Automatizados

Desenvolver agentes de IA que permitam aos times de Parcerias consultar dados e métricas em linguagem natural, apoiados na camada semântica da área. Construir rotinas de insights automatizados, como alertas de desvio de KPIs, resumos periódicos de performance da carteira e sinalização de parceiros com risco ou oportunidade. Garantir a confiabilidade das respostas geradas por IA, definindo critérios de validação, monitoramento de qualidade e limites claros de uso. Identificar oportunidades de aplicação de IA nos processos da área e priorizá-las com base em impacto no negócio.

Relatórios, Automação e Sustentação Analítica

Desenvolver e manter relatórios e dashboards no Databricks para acompanhamento dos principais KPIs de Parcerias, garantindo confiabilidade e escalabilidade. Realizar modelagem de dados no Databricks, com SQL e Python, para suportar análises avançadas da área. Automatizar rotinas analíticas para reduzir trabalho manual e escalar a entrega de relatórios. Estruturar a base de dados de Parcerias de forma a viabilizar futuros modelos de Machine Learning (ex.: propensão de indicação, risco de inativação de parceiros), garantindo padronização e reuso das variáveis.

Colaboração com Stakeholders

Atuar em estreita colaboração com as áreas de Parcerias, Sucesso do Contador, Vendas, Produto, Engenharia de Dados, BI e demais áreas da companhia. Comunicar de forma clara, estruturada e orientada à ação os resultados das análises e as recomendações de melhoria. Preparar e conduzir apresentações para lideranças e posições estratégicas, traduzindo análises complexas em narrativas alinhadas às prioridades do negócio.

Requisitos

Experiência sólida em Revenue Operations, Business Analytics ou Analytics Engineering, preferencialmente em empresas SaaS B2B. SQL avançado e experiência com modelagem de dados (dimensional, métricas, camada semântica). Python para análise e automação de dados. Experiência com Databricks ou plataformas equivalentes (Snowflake, BigQuery). Experiência prática com LLMs aplicados a dados (ex.: text-to-SQL, RAG, agentes com acesso a ferramentas), com projetos em produção ou uso real por stakeholders. Capacidade comprovada de definir e governar métricas de negócio junto a múltiplos stakeholders. Forte habilidade de comunicação e storytelling com dados para públicos executivos.

Diferenciais

Experiência com canais indiretos, parcerias ou ecossistemas de parceiros. Vivência com ferramentas de semantic layer ou metric stores (dbt Semantic Layer, metric views, Cube etc.). Experiência com Databricks AI/BI (Genie), Mosaic AI ou frameworks de agentes. Vivência com avaliação e monitoramento de qualidade de soluções baseadas em LLM. Experiência com feature stores e suporte a modelos de Machine Learning. Conhecimento do mercado contábil ou de ERP para PMEs.Requisitos e qualificaçõesEnsino superior completo.Experiência em áreas de Operações, Sales Ops, Revenue Ops, CS Ops e áreas afins.Forte conhecimento de SQL.Excel avançado.Conhecimento e experiência com análise de dados, KPIs, definição e governança de métricas.Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções analíticas (sugerir trade-offs analíticos).Proatividade e ownership de todo o processoBoa comunicação técnica e executiva.Desejável:Experiência com a plataforma Databricks: Notebook, SQL, Jobs, etc.Vivência com automação de pipelines de dados, relatórios ou rotinas analíticasConhecimento de ferramentas de BInformações adicionaisBenefícios para apoiar sua jornada Saúde e bem‑estarPlano Odontológico | Amil DentalPlano de Saúde | Bradesco SaúdePlataforma de Saúde MentalPlataforma de TelemedicinaSeguro de Vida | PrudentialBenefício FarmáciaAuxílio Academia Apoio à rotinaDay Off de AniversárioVale‑Refeição FlexívelAuxílio Home OfficeAuxílio-crecheVT e Fretado Parcerias e IncentivosPlataforma de Descontos (Allya, SwileShop e Dell)Benefícios EducacionaisBenefícios de ViagensPlano de Saúde PetSESCPPRR

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against Gupy (Portal de Vagas)'s own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.
  3. We apply on Gupy (Portal de Vagas)'s form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.
  4. Every reply, sorted

    Gupy (Portal de Vagas)'s answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.
  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

By hand5–10
With CV Rocket100
applications a day

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Same employer first, then the same role elsewhere.

Before you press

Straight answers

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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