Senior Data Analyst | Product [Pool]

Sobre o Jusbrasil

Transformar o sistema de Justiça com tecnologia não é um desafio trivial. Por isso, o Jusbrasil se posiciona como uma empresa AI-first, que utiliza IA Generativa, dados massivos e engenharia de ponta para resolver problemas complexos e criar impacto real em escala.

Estamos vivendo um ponto de virada: a revolução da GenAI está redefinindo o mercado, e temos nas mãos uma oportunidade rara de liderar a transformação tecnológica do sistema jurídico no Brasil.

Lidamos com petabytes de dados, bilhões de documentos e desafios de escala, precisão e relevância dignos das maiores techs do mundo.

Nosso time opera com alta densidade de talentos, autonomia e propósito. São centenas de pessoas incríveis espalhadas por mais de 40 cidades no Brasil e fora, unidas pela mesma missão: construir soluções que melhorem o acesso à Justiça e ampliem a confiança nas relações sociais.

Aqui, valorizamos quem busca domínio profundo, age com clareza de propósito e tem energia para enfrentar grandes desafios com consistência e excelência.Estamos construindo algo grande e queremos pessoas que queiram fazer parte dessa história, com intensidade, foco e excelência.

Jusbrasil em números:

+ de 1,2 bi de documentos jurídicos de interesse público

+ de 1PB de dados na nossa infraestrutura de tecnologia

+ de 30 m de usuários

+ de 500 colaboradores

+ de 80% dos advogados brasileiros cadastrados

Sobre a função

Essa pessoa trabalhará dentro do time de Produto, reportando para Sr. PM ou GPM, com o objetivo de contribuir de forma estratégica para a tomada de decisões do negócio. Essa posição trabalha em estreita colaboração com as lideranças, oferecendo suporte analítico essencial para a definição de caminhos e estratégias de crescimento.

Principais responsabilidades

• Levantar informações e dados críticos para apoiar o time de Produto na análise de indicadores de sucesso e possíveis interferências.

• Analisar cenários e responder perguntas relevantes para o negócio com base nos casos de uso, destacando métricas de desempenho e pontos de melhoria.

• Irá fornecer análises em dois momentos:

• Produtos atuais: prover dados e insights que direcionam a tomada de decisão para otimizar o desempenho dos produtos existentes.

• Planejamento de longo prazo: Fornecer análises e dados que apoiem o planejamento estratégico e decisões de futuro para os produtos.

• Demonstrar visão abrangente sobre o negócio, identificando gargalos e oportunidades de melhoria na jornada do usuário.

• Trabalhar em conjunto com as equipes de engenharia e design garante que as análises atendam às necessidades e prioridades de todos os setores, resultando em um produto mais coeso.

• Ser propositivo em sugerir métricas e orientações que agreguem valor ao time e aos produtos.

Habilidades mandatórias:

• Influência e gestão de stakeholder: Influenciar as partes interessadas com base nos dados e criar confiança nas recomendações analíticas

• Pensamento analítico e resolução de problemas com autonomia: habilidade de dividir problemas complexos em partes menores para facilitar a análise e interpretação.

• Business sense: ser orientado a gerar insights considerando oportunidades e riscos que se alinhem à estratégia da empresa para atingir os objetivos planejados.

• Definição e acompanhamento de KPIs: habilidade para definir, interpretar, diagnosticar métricas relevantes para produtos.

Avançado em SQL

• Estatística básica: ter uma boa compreensão do que é uma distribuição de dados, como se dá correlação e causalidade e como funciona o método para teste AB.

• Apresentação de insights: capacidade de apresentar dados e insights de forma clara, personalizada para diferentes stakeholders e com foco em tomada de decisão.

• Ferramentas de visualização de dados:

• Exemplo: Data Viz, Looker, Metabase, DataStudio ou PowerBI.

Habilidades desejáveis:

• Ferramentas de modelagem de dados:

• Exemplo: experimentação, teste de hipóteses, teste de modelos, regressões, Python ou R.

• Validação de conceito: testar hipóteses estatísticas e intervalos de confiança. Usando métodos estatísticos.

• Modelagem de dados: diagnosticar como os dados que trabalha deveriam ser melhorados, simplificados e otimizados. E dar inputs para a Engenharia poder usar como padrão.

• Volume e complexidade de dados: ter uma experiência prévia com complexidade e volume semelhante ao cenário do Jus para construir as camadas intermediárias, trabalhar na viabilidade das métricas no Metabase.

• Product Sense: experiência fazendo análises para times de produto.

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