Analista de Revenue Ops Sênior - São Paulo/SP

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.

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.

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.

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.

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 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 B.