Wanted: Analista de Produtos Sr. (Revenue Analytics)

Descrição da vaga

Quando você pensa em carreira, o que vem à sua mente? Propósito? Colaboração? Ser protagonista para fazer a diferença? No PagBank temos tudo isso e muito mais.

Estamos em busca de pessoas que vistam a camisa com orgulho. Gente com vontade de facilitar a vida financeira das pessoas e impulsionar negócios!

Tá a fim de uma carreira que rende mais?

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Responsabilidades e atribuições

Estruturar, documentar e evoluir o dicionário de métricas de receita, garantindo clareza conceitual e consistência entre áreas. Definir e manter regras de apuração e reconhecimento analítico de receita, assegurando rastreabilidade e reconciliação com as fontes oficiais. Desenvolver e validar a camada analítica de receita (gold tables / SSOT), garantindo consistência, qualidade e confiabilidade das informações. Construir e monitorar reconciliações analíticas entre volumetrias operacionais e receitas, como por exemplo: TPV x MDR, transações x fees e volumes x receitas. Apoiar a governança de dados relacionados a receita, incluindo critérios de corte, calendários, lineage e padronizações. Atuar como referência na sustentação e evolução da métrica oficial de indicadores como receita bruta, líquida, take rate, margem e demais KPIs de performance. Estruturar e manter painéis executivos de acompanhamento de receita por produto, canal, segmento, carteira, coorte e demais recortes relevantes. Conduzir o acompanhamento recorrente da performance de receita em ritmos D-1, semanais e mensais, conforme necessidade do negócio. Apoiar a construção do fechamento gerencial de receita, consolidando indicadores, variações e principais explicações executivas. Identificar desvios, rupturas de tendência e anomalias em indicadores de receita e performance. Produzir materiais executivos com visão clara, objetiva e orientada à tomada de decisão. Apoiar fóruns de performance com lideranças de negócio, pricing, produto, operações e finanças. Realizar análises de decomposição e explicação de variação de receita com base em drivers como volume, mix, preço / take rate, canal, descontos / renegociações e comportamento de carteira / coortes. Desenvolver análises que expliquem movimentos de receitas e margens com profundidade e objetividade. Investigar quedas ou ganhos de performance, identificando causas raiz e quantificando impactos.

Requisitos e qualificações

Formação superior completa em áreas como Engenharia, Estatística, Economia, Matemática, Administração, Ciência de Dados, Sistemas de Informação ou correlatas. Sólida experiência com analytics, performance, receita, pricing, controladoria analítica ou business intelligence. Experiência com construção de indicadores executivos, acompanhamento de performance e análises de causa raiz. Domínio avançado de SQL para manipulação, modelagem e análise de dados. Experiência com ferramentas de visualização de dados, preferencialmente Power BI. Capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados e múltiplas fontes, transformando Experiência prévia em fintech, banco, adquirência, meios de pagamento, crédito ou serviços financeiros. Vivência com indicadores de receita e performance como take rate, TPV, MDR, interchange, fees, margem de contribuição e rentabilidade por segmento/carteira/coorte. Conhecimento em modelagem analítica de receitas e reconciliações gerenciais. Vivência com análises de performance comercial, pricing, mix e rentabilidade. Conhecimento em estatística aplicada, forecast ou modelagem de drivers. Experiência em construção de apresentações e materiais executivos para liderança sênior.

Informações adicionais

Para se destacar nesta posição seria legal se você também tivesse :

Experiência com pagamentos/adquirência, especialmente em temas como MDR, antecipação, interchange, fee bandeira e take rate. Vivência na construção de frameworks de Revenue Analytics, Revenue Performance ou Revenue Assurance. Conhecimento em metodologias de decomposição de variação de resultado, como volume x mix x preço. Experiência com análises de cohort, rentabilidade por carteira e unit economics. Familiaridade com ambientes de dados em DW/Lakehouse. Conhecimento em Python para análises exploratórias, automações ou modelagens complementares.