Estamos buscando uma liderança para a frente de Dados & Inteligência Artificial dentro de Revenue Operations, responsável por transformar dados em decisões e liderar a adoção prática de IA nas áreas de Marketing, Vendas, Parcerias e Customer Success.
Essa pessoa será peça-chave na evolução da maturidade analítica da empresa — saindo de reporting para decision intelligence e automação orientada por IA.
Principais responsabilidades
1. Estratégia de Dados para RevOps
- Definir e liderar a estratégia de dados para todo o funil de receita (MKT, Sales, Parcerias e CS)
- Estruturar o modelo de dados unificado (single source of truth)
- Garantir consistência, qualidade e governança dos dados
- Evoluir a empresa de dashboards descritivos para análises preditivas e prescritivas
2. Liderança de Analytics & Insights
- Construir e escalar uma área de dados dentro de RevOps (BI, Analytics, Data Ops)
- Definir e acompanhar KPIs de performance de receita (pipeline, conversão, churn, LTV, CAC, etc.)
- Gerar insights acionáveis para liderança executiva (CRO, VP Sales, Marketing, CS)
- Liderar rotinas de dados e inteligência para forecast, pipeline reviews e performance analysis
3. Adoção de IA no Go-to-Market
- Liderar o roadmap de IA aplicado a Revenue (ex: scoring, priorização de leads, previsão de churn, recomendação de next best action)
- Identificar e implementar use cases de alto impacto com IA generativa e preditiva
- Atuar como ponte entre negócio e times técnicos (Data Science/ Engenharia/ Produto)
- Garantir adoção prática das soluções de IA (não só POCs)
- Reduzir esforço manual e aumentar produtividade dos times de GTM
4. Governança & Data Culture
- Definir padrões de governança de dados
- Promover cultura data-driven em toda a organização
- Capacitar stakeholders (treinamentos, playbooks, frameworks de decisão)
Para se candidatar, você precisa ter:
Dados & Analytics
• Experiência sólida com:
Modelagem de dados (Data Warehouse, ETL/ELT)
Ferramentas de BI (ex: Tableau, Power BI, Looker)
SQL avançado
• Experiência com métricas de SaaS / Revenue:
Pipeline, conversão, CAC, LTV, churn, NRR, forecast
IA & Advanced Analytics
• Experiência prática com aplicações de IA:
Modelos preditivos (forecast, churn, scoring)
IA generativa aplicada a negócios
• Familiaridade com stack de dados moderna:
CDP, Data Lake, ferramentas de ML/AI
• Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções analíticas
RevOps / GTM
• Experiência com processos de:
Vendas (pipeline, forecast, territory planning)
Marketing (lead generation, attribution)
Customer Success (retenção, expansão)
• Experiência com CRM (ex: Salesforce) e ferramentas do ecossistema
Gestão
- Experiência liderando times multidisciplinares (BI, Analytics, Data Ops)
- Experiência em ambientes de alto crescimento (scale-up ou big tech)
Mentalidade de dono (ownership)
Essa pessoa não “entrega dashboard” — ela resolve problema de negócio.
Tradução negócio técnico
Consegue conversar com CRO e com Data Scientist no mesmo nível.
Influência sem autoridade
Vai precisar puxar adoção de IA em áreas que não se reportam a ela.
Pragmatismo orientado a impacto
Foco em soluções que geram resultado — não em complexidade técnica desnecessária.
Storytelling com dados
Capacidade de transformar análises em narrativas claras e acionáveis.
Change management
- Liderar transformação cultural (data-driven + AI-driven)
- Lidar com resistência à mudança (principalmente em Vendas)
Diferenciais (nice to have)
- Experiência prévia implantando iniciativas de IA em escala
- Background em Data Science ou Engenharia de Dados
- Experiência em empresas SaaS B2B
- Vivência com frameworks de RevOps e GTM moderno
- Conhecimento em ferramentas de automação e no-code/low-code
Como medimos sucesso nessa posição
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