Analista de Revenue Ops Sênior - São Paulo

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. 🚀

#VempraOmie

Responsibilities

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.

Requirements

• Ensino 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 processo
• Boa comunicação técnica e executiva.

Desejável:

• Experiência com a plataforma Databricks: Notebook, SQL, Jobs, etc.
• Vivência com automação de pipelines de dados, relatórios ou rotinas analíticas
• Conhecimento de ferramentas de B