Analista de BI & BA Pl | E-commerce

📍 São Paulo, SP🏢 Híbrido

Descrição da Vaga

A Riachuelo está em busca de um(a) Analista de Business Intelligence & Analytics Pleno para atuar na equipe de Data Analytics do E-commerce. O profissional será responsável por projetar, desenvolver e manter indicadores e dashboards, além de conduzir análises de negócio para impulsionar a moda no Brasil.

Responsabilidades

Projetar, desenvolver e manter indicadores e dashboards para as áreas de negócio, garantindo consistência nas definições de métricas.
Conduzir análises que respondam perguntas de negócio, como performance de vendas, funil de conversão, comportamento de clientes e resultados de campanhas.
Apoiar o desenho e analisar resultados de testes A/B, traduzindo-os em recomendações claras para o negócio.
Traduzir análises técnicas em recomendações acionáveis para públicos não técnicos.
Validar a qualidade dos dados de tracking (GA4 e Amplitude), apontando gaps de tagueamento que afetem as análises junto aos times de Produto e Engenharia.
Atuar em conjunto com Engenharia de Dados na definição de necessidades de dados e na sinalização de inconsistências.
Documentar métricas, regras de negócio e queries, garantindo que o conhecimento seja compartilhado no time.

Requisitos

✓Ensino Superior Completo em Engenharia, Estatística, Economia, Administração, Ciência da Computação ou áreas correlatas
✓SQL intermediário/avançado (joins complexos, window functions, CTEs)
✓Experiência no desenvolvimento de dashboards em PowerBI, da modelagem de dados e DAX até a publicação e manutenção
✓Conhecimento da estrutura de eventos em GA4 e/ou Amplitude, com capacidade de validar e consumir dados de tagueamento
✓Experiência na análise de testes A/B
✓Raciocínio analítico estruturado: formular hipóteses, testar e chegar a conclusões
✓Comunicação clara e direta, com capacidade de traduzir o técnico para o negócio
•Experiência em ecommerce, varejo ou empresas digitais com alto volume transacional
•Conhecimento de KPIs de ecommerce, como conversão, ticket médio, CAC, LTV, margem e cobertura de estoque
•Noções de estatística aplicada
•Python para análise de dados (pandas)
•Familiaridade com ferramentas de atribuição (Singular, Adjust)
•Uso de IA e automação no fluxo analítico (Claude, N8N)