Consultor de Pré-Vendas

Há 24 horas

São Paulo, Brasil DataEX Tempo integral R$ 100.000 - R$ 170.000 Contrato

Oportunidade de atuação em projeto — Pre-Sales Consultant

Com 12 anos de atuação no mercado, a DataEX é uma consultoria especializada em Dados e IA, com parcerias estratégicas com Microsoft, AWS e Databricks, atuando em projetos de alto impacto para grandes clientes. Valorizamos a inovação, a colaboração, o desenvolvimento contínuo e a qualidade de vida, com incentivos voltados certificações e bem-estar.

Contexto do projeto:

Liderar o discovery das oportunidades da Dataex: conduzir as reuniões com clientes, entender e dimensionar a dor de negócio com método e profundidade, e garantir que cada contato gere insumos suficientes, claros e validados para a construção de uma proposta precisa e viável, sendo a ponte entre o cliente, o time comercial e o time técnico.

Perfil Técnico Esperado:

  • Experiência sólida em discovery, levantamento de requisitos ou consultoria de negócios, conduzindo reuniões com clientes de forma autônoma.
  • Experiência em venda consultiva de serviços ou projetos de tecnologia (pré-vendas, consultoria, business analysis ou product discovery).
  • Vivência em apresentações e interlocução com gestores e executivos

Competências de Discovery

  • Técnicas de entrevista e questionamento (SPIN, 5 Porquês ou similares)
  • Facilitação de reuniões e workshops
  • Estruturação de problemas e análise de causa-raiz
  • Levantamento e documentação de requisitos
  • Definição de KPIs e criterios de sucesso
  • Business case e cálculo de valor/ROI
  • Qualificação de oportunidades (BANT, MEDDIC ou similares)
  • Metodologias Ágeis e Product Discovery

Diferenciais Técnicos:

  • Conceitos de Data Warehouse, Datalake, Lakehouse e Modelagem Dimensional
  • Licenciamento e capacidades Power BI/Fabric
  • Governança e Segurança de Dados (Purview, RLS, CLS, DDM)
  • IA Generativa, Agentes e Machine Learning aplicados ao negócio
  • Arquitetura de soluções de dados e estimativa de esforço

Será um diferencial.....

  • Vivência em projetos de dados, BI, analytics ou IA
  • Experiência prévia em delivery de projetos de tecnologia
  • Certificações em análise de negócios (CBAP, CCBA ou equivalentes)
  • Certificações em produto ou agilidade (CSPO, PSPO ou equivalentes)
  • Certificação Power BI Data Analyst Associate (PL-300)
  • Certificação Azure AI Fundamentals (AI-901)
  • Inglês avançado

Escopo de atuação:

  • Conduzir e liderar as reuniões de discovery com clientes, controlando pauta, tempo e profundidade, e aplicando o framework DiscoveryEX.
  • Preparar cada reunião: estudar o cliente e o setor, formular hipóteses de dor e montar roteiro de perguntas priorizadas.
  • Investigar a causa-raiz da dor e quantificá-la em impacto no negócio (custo, receita, risco ou tempo), diferenciando sintoma, problema e necessidade real.
  • Traduzir a dor em objetivos, escopo, KPIs, criterios de sucesso e MVP, delimitando com clareza o que está dentro e fora do escopo.
  • Mapear o contexto de decisão: decisores, influenciadores, orçamento esperado, prazos, restrições e processo de compra.
  • Coletar, com apoio dos roteiros DiscoveryEX, as informações de ambiente que dimensionam o projeto: sistemas de origem, volumes, frequência de atualização, segurança, licenças e ambientes.
  • Encerrar cada reunião validando o entendimento com o cliente e registrando lacunas, responsáveis e próximos passos.
  • Garantir o critério de saída do discovery: nenhuma dimensão crítica sem resposta ou sem premissa acordada antes da elaboração da proposta.
  • Consolidar transcrições, atas e anotações em um registro estruturado de discovery, utilizando os aceleradores internos da Dataex, inclusive assistentes de IA.
  • Repassar os insumos ao time técnico e co-construir a proposta com arquitetura e delivery, assegurando que ela reflita fielmente a dor e as expectativas do cliente.
  • Apresentar a proposta junto ao comercial, conectando a solução à dor levantada e tratando objeções sem comprometer a viabilidade da entrega.
  • Realizar o handover do contexto do cliente para o delivery e retroalimentar o método de discovery com aprendizados de ganho/perda.