#SomosMaisNaTIM Fazer parte da TIM é se conectar com o que acreditamos e ter MAIS sintonia com todo o TIMe. É aprender novas formas de oferecer ao mundo um trabalho com MAIS propósito. Aprendizado na TIM é MAIS que possibilidade. É o que nos move a fazer MAIS e melhor. É desenvolver habilidades com criatividade e transformar tecnologia em MAIS liberdade. Tecnologia na TIM é MAIS que ter a melhor cobertura. É imaginar as possibilidades com MAIS inovação, conectando todos e todas, com respeito e agilidade. Diversidade e Inclusão na TIM é MAIS que abraçar. É uma cultura cada vez MAIS essencial para o nosso dia a dia. É criar um impacto MAIS positivo sendo quem você é. Vem ser você e fazer parte de um TIMe que tem a coragem para inovar, a liberdade para tentar e a vontade de fazer a diferença na vida das pessoas. #imagineaspossibilidades
Valorizamos a candidatura de Pessoas com deficiência, Pessoas negras, Pessoas LGBTI+, Pessoas 45+ e Mulheres!
Responsável por transformar dados em insights acionáveis, utilizando IA e automação para acelerar análises, identificar padrões contextuais e apoiar decisões estratégicas. Atua na integração de fontes de dados, aplicação de modelos preditivos e geração de recomendações personalizadas, encontrando tendências e métricas que possam ajudar a empresa a tomar decisões mais precisas e obter melhores resultados. Garante a qualidade, segurança e contextualização dos dados, promovendo inovação e eficiência. Colabora com equipes multidisciplinares para potencializar o impacto dos dados nos negócios.
- Identificar, coletar, preparar, validar, analisar e interpretar dados de múltiplas fontes (estruturadas e não estruturadas) para extrair informações e insights acionáveis, incluindo desenvolvimento de modelos estatísticos e preditivos aplicados a CX (ex.: drivers de NPS, propensão a reclamação/recorrência, risco de recursal e churn);
- Identificar e acessar fontes de dados necessárias para sustentar processos e jornadas de negócio, integrando dados de pesquisas (NPS Relacional e Transacional), atendimento, CRM, plataformas digitais e canais recursais (ex.: ouvidoria/regulatórios), garantindo consistência e rastreabilidade;
- Estruturar, acompanhar e evoluir indicadores de experiência e qualidade (ex.: NPS R/T, taxa de recorrência, motivos de contato e recursal, SLA/tempo de solução, FCR/efetividade), assegurando governança e comparabilidade das métricas;
- Desenvolver análises diagnósticas e compilando informações de causa raiz em canais recursais, identificando recorrências, clusters de motivos e pontos de fricção na jornada; propor ações preventivas e corretivas visando redução de volume recursal e aumento de resolução;
- Implementar análises de VoC (Voice of Customer), incluindo mineração e categorização de verbatims/textos, identificação de temas emergentes, priorização por impacto (cliente + negócio) e recomendações orientadas a ação;
- Definir e aplicar modelos de análise descritiva, preditiva e prescritiva conforme necessidades do negócio (entrega ponta a ponta de modelos de machine learning), incluindo feature engineering, validação, monitoramento e melhoria contínua;
- Aplicar técnicas de inteligência artificial clássica e IA Generativa nas análises de negócio (ex.: sumarização, classificação, extração de entidades, geração assistida de insights e automação de narrativas);
- Contribuir para a disseminação da cultura data-driven na companhia, atuando como ponte entre áreas técnicas e áreas de negócio (CX, atendimento, produtos e operações), traduzindo necessidades em hipóteses, métricas e entregáveis;
- Extrair e organizar dados de inúmeras fontes e transformá-los em informações úteis por meio de visualizações, gráficos e dashboards, com storytelling executivo e recomendações claras para tomada de decisão.
- Codificação de programas e aplicações; boas práticas de engenharia analítica (versionamento, reprodutibilidade, documentação e testes);
- Linguagens de programação e manipulação de dados (SQL, Python, R);- Data Mining e técnicas de análise de texto/NLP aplicadas a VoC (sentimento, tópicos, clustering, extração de entidades, classificação de motivos);
- Métricas e metodologias de CX: NPS Relacional e NPS Transacional (governança, segmentação, drivers, leitura de tendências e impacto em indicadores de negócio);
- Visualização e comunicação de dados: construção de dashboards e relatórios executivos; storytelling orientado a impacto e priorização;
- Conhecimento de soluções de dados em Cloud (GCP, Azure, OCI, etc.), incluindo práticas de segurança, controle de acesso e observabilidade;
- IA Generativa aplicada: fundamentos de LLMs, prompt engineering, avaliação de qualidade, mitigação de alucinações e padrões de uso (ex.: RAG quando aplicável), com foco em automação e produtividade analítica;
- Superior completo nas áreas exatas ou predominantemente exatas como Administração, Engenharia, Estatística e Ciência da Computação etc.
Transforma dados de mercado e comerciais em inteligência para o negócio, estruturando indicadores, dashboards e automações para apoiar pricing, competitividade e decisões estratégicas.
Analyze customer and product data to uncover growth opportunities, define and track KPIs, build scalable reporting, and turn statistical and machine-learning insights into recommendations for product and marketing teams.
Estar em constante evolução nos trouxe até aqui. Ao lado de talentos e habilidades múltiplas nos conectamos em busca da nossa motivação: construir o futuro da mobilidade sustentável.
Analyze go-to-market and product performance, build reliable datasets and dashboards, and turn complex findings into practical recommendations that help business and technical teams make better decisions.
Build analytics and insight capabilities by developing BigQuery and Python solutions, creating decision-driving dashboards, and translating complex data into clear recommendations for business stakeholders.
