Digital analytics pleno

E o que você precisa ter?  Ensino Superior Completo em Marketing, Tecnologia, Estatística ou áreas correlacionadas Proficiência em Google Analytics (GA4), Google Tag Manager (GTM) e forte compreensão do design da camada de dados (dataLayer) Proficiência em SQL e familiaridade com data warehouses (como BigQuery) e modelagem de dados Capacidade de mapear o funil de E-commerce e mensurar o ciclo de vida do cliente  Compreensão básica de JavaScript aplicada à implementação de rastreamento web Experiência em rotinas de Controle de Qualidade (QA) e documentação técnica (Measurement Plan) Conhecimento intermediário de ferramentas de Analytics para App (ex.: AppsFlyer, Adjust) Curiosidade e entusiasmo para explorar o uso de Inteligência Artificial (AI) e Machine Learning em análises Colaboração e Proatividade: Possuir um perfil altamente colaborativo, atuando como parceiro estratégico das equipes de Negócios e Produto, e demonstrando proatividade na identificação de oportunidades de análise Será considerado um diferencial: Conhecimento básico de Python para análise de dados e automação Conhecimento básico de como funcionam modelos de Machine Learning (atribuição baseada em dados, predição de churn) Experiência com Customer Data Platform (CDP) e integração de dados de plataformas de mídia paga (Meta Ads, TikTok, Google Ads) e CRM (Salesforce) Conhecimento de princípios de metodologia ágil Se você gosta de aprender e quer fazer parte desse desafio, essa oportunidade é a sua chance Nessa posição de Digital Analytics - Pleno você vai somar ao time de Marketing Data que tem como objetivo garantir a confiabilidade dos dados e impulsionar decisões de marketing guiadas por insights. No dia a dia o seu papel será dividido em quatro pilares de atuação: Engenharia de Tracking e Implementação Liderar Implementações: Conduzir e supervisionar o ciclo completo de projetos de tracking, trabalhando em parceria com os times de Engenharia e Tecnologia Tradução Técnica: Atuar como ponte entre Marketing (Paid Media, CRM, SEO, etc.) e Tecnologia, traduzindo objetivos de negócio e KPIs em requisitos técnicos detalhados (plano de medição) Desenvolvimento de Data Layer e Tags: Projetar, implementar e validar o dataLayer, scripts de coleta de dados e pixels de mídia no Google Tag Manager (GTM), garantindo a captura correta de eventos e interações Análise e Extração de Dados Extração e Interpretação de Dados: Utilizar SQL no BigQuery para extrair, organizar e interpretar grandes volumes de dados, identificando tendências, oportunidades de otimização e desafios de performance Mensuração de KPIs: Colaborar com os times internos para entender as necessidades de métricas e KPIs (Aquisição, Ativação, Retenção, Receita), garantindo que sejam corretamente mensurados e que os relatórios reflitam a performance real do negócio Governança e Qualidade de Dados Assegurar a Qualidade: Definir, documentar e aplicar padrões de Governança de Dados, incluindo a criação e manutenção da documentação técnica (Measurement Plan / Dicionário de Métricas) Auditoria e QA: Implementar rotinas de auditoria e Controle de Qualidade (QA), utilizando debuggers e ferramentas de proxy para garantir a precisão e integridade dos dados coletados e dos relatórios Viabilizar AI/ML: Melhorar continuamente a confiabilidade dos dados para construir uma base sólida, viabilizando modelos de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning de alta performance Gestão de Projetos e Colaboração Gestão Ágil: Organizar, gerenciar e priorizar o backlog de tracking e projetos de dados, utilizando princípios de metodologias Ágeis (Scrum/Kanban) Comunicação Estratégica: Possuir excelentes habilidades de comunicação para traduzir conceitos técnicos em orientações claras para stakeholders de marketing e tecnologia Perfil Colaborativo: Ser proativo(a) e atuar como um parceiro(a) estratégico(a) das equipes de Negócios e Produto, prosperando em um ambiente dinâmico