Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions.
Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy.
Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias.
A CI&T busca um(a) Data Analyst Pleno para atuar em um projeto transformador na indústria automotiva, construindo a camada analítica de um aplicativo móvel em escala crescente, conectado a um ecossistema de veículos que geram volumes expressivos de dados de telemetria. Esta posição é estratégica para estabelecer governança de dados, estruturar métricas de produto e transformar dados subutilizados em inteligência operacional que impacta diretamente o roadmap e as decisões de negócio.
O(a) profissional atuará na interface entre produto, engenharia e negócio, trabalhando com infraestrutura AWS em construção (S3, Athena, Redshift, QuickSight) e dados de analytics mobile (Firebase/Crashlytics). O desafio central é duplo: entender o comportamento dos usuários do aplicativo (engajamento, retenção, conversão, churn) e começar a explorar o potencial analítico dos dados de telemetria veicular. Não se trata de dashboards por dashboards — a missão é ajudar o time a fazer as perguntas certas antes de qualquer visualização, garantindo que a análise gere recomendações acionáveis e influencie a priorização de produto.
Responsabilidades:
Produto e Métricas
Estruturar e documentar o modelo de métricas do produto: definir KPIs de engajamento, retenção, conversão e churn com critérios claros, evitando dupla contagem e garantindo consistência entre diferentes visões analíticas
Analisar comportamento de usuários no app através de funis de conversão, análise de coortes, padrões de uso e segmentação, transformando achados em recomendações acionáveis para produto e UX
Investigar pontos de abandono na jornada do usuário, correlacionando dados comportamentais com reclamações de bugs e problemas de usabilidade reportados
Participar de rituais ágeis de produto (planejamento, reviews, retrospectivas) contribuindo com perspectiva analítica estruturada para apoiar a tomada de decisão
Telemetria e IoT
Desenvolver os primeiros modelos analíticos sobre dados de telemetria veicular, explorando o que os padrões de uso do veículo revelam sobre o engajamento com o aplicativo
Colaborar com engenharia de dados na definição de eventos de tracking, esquemas de dados e pipelines que capturem informações relevantes para análise de produto
Visualização e Reporting
Construir e manter dashboards operacionais e de produto no QuickSight, com foco em usabilidade para diferentes audiências (produto, engenharia, negócio, liderança)
Produzir relatórios e análises periódicas que apoiem a priorização de roadmap e a alocação de esforços de desenvolvimento
Apresentar insights e incertezas de forma clara: distinguir o que os dados provam, o que sugerem e o que não permitem concluir
Qualidade e Governança
Garantir a integridade e qualidade dos dados, aplicando ceticismo saudável e validando a confiabilidade das fontes antes de tirar conclusões ou gerar recomendações
Documentar processos analíticos, metodologias aplicadas e definições de métricas para garantir compartilhamento de conhecimento e consistência ao longo do tempo
Requisitos:
Experiência comprovada com analytics de produto digital: métricas de engajamento, funis, análise de cortes, retenção, conversão e churn
Domínio de SQL para exploração, transformação e validação de dados em ambientes relacionais e/ou colunares
Experiência prática com componentes do stack AWS para dados (S3, Athena, Redshift ou equivalentes em outras clouds)
Capacidade de construir dashboards claros, orientados à decisão e adaptados a diferentes audiências técnicas e de negócio
Familiaridade com modelagem analítica: métricas derivadas, agregações, evitação de dupla contagem
Experiência em contextos ágeis de produto, com proximidade a times de desenvolvimento, produto e UX
Inglês intermediário para leitura de documentação técnica
Curiosidade analítica estruturada: saber quando explorar livremente e quando fechar uma hipótese
Clareza na comunicação de incerteza e orientação a impacto (foco em perguntas que importam)
Diferenciais:
Experiência com dados de IoT, telemetria ou sensores — domínios onde os dados vêm de dispositivos físicos em campo
Conhecimento de ferramentas de instrumentação de apps móveis (Firebase Analytics, Amplitude, Mixpanel ou similares)
Capacidade de escrever Python ou R para análises exploratórias, automação de processos analíticos e manipulação avançada de dados
Experiência com modelagem dimensional (Kimball) ou Data Vault
Background em estatística aplicada: testes A/B, intervalos de confiança, análise de significância estatística
Experiência na indústria automotiva, mobilidade, veículos conectados ou setores correlatos
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