Omie sviluppa software di gestione aziendale basato sul cloud per piccole e medie imprese. La sua piattaforma SaaS riunisce la gestione finanziaria, le attività di vendita e il controllo dell’inventario, aiutando gli imprenditori a centralizzare le attività quotidiane e a prendere decisioni sulla base di informazioni finanziarie aggiornate. Omie opera all’intersezione tra SaaS, fintech e commercio elettronico, con automazioni e integrazioni progettate per ridurre il lavoro manuale man mano che le aziende crescono.
Analista senior delle operazioni sui ricavi, Partnership
Analista senior delle operazioni sui ricavi presso Omie, un’azienda di software per la gestione aziendale che opera in Brasile. Guida la governance delle metriche, la modellazione dei dati, l’automazione e le iniziative sugli agenti di IA per le Partnership.
Descrizione
- Essere responsabile del livello semantico delle Partnership, traducendo i dati tecnici in metriche e concetti aziendali standardizzati.
- Mantenere il catalogo dei KPI delle Partnership per favorire allineamento, coerenza e tracciabilità.
- Indagare le discrepanze nei dati e collaborare con i team Processi, Ingegneria dei dati e Prodotto per risolverne le cause principali.
- Analizzare le prestazioni del portafoglio partner, la segmentazione, le regole commerciali, i percorsi dei clienti e la crescita.
- Trasformare le analisi in raccomandazioni pratiche e monitorarne gli effetti sugli indicatori chiave.
- Gestire le priorità analitiche e creare risorse dati scalabili per il team.
- Sviluppare agenti di IA in linguaggio naturale per interrogare dati e metriche.
- Creare insight automatizzati, avvisi sulle variazioni dei KPI, riepiloghi delle prestazioni e segnali di rischio o opportunità.
- Definire standard di convalida, pratiche di monitoraggio della qualità e limiti di utilizzo per le risposte generate dall’IA.
- Valutare e dare priorità alle opportunità di integrare l’IA nei processi del team.
- Creare e mantenere report e dashboard Databricks.
- Modellare i dati in Databricks con SQL e Python.
- Automatizzare i flussi di lavoro analitici e organizzare i dati per futuri modelli di machine learning.
- Collaborare trasversalmente con i team Partnership, Successo Contabile, Vendite, Prodotto, Ingegneria dei dati, BI e altri team.
- Presentare con chiarezza risultati e raccomandazioni, ponendo l’accento sull’azione pratica.
- Preparare e tenere presentazioni per dirigenti e stakeholder strategici.
Requisiti
- Laurea triennale o magistrale conseguita.
- Esperienza professionale in Operations, Sales Operations, Revenue Operations, Customer Success Operations o in un campo correlato.
- Solida padronanza di SQL.
- Conoscenza avanzata di Excel.
- Esperienza nell’analisi dei dati e nella definizione e governance di KPI e metriche aziendali.
- Capacità di trasformare le sfide aziendali in approcci analitici e di spiegare i compromessi analitici.
- Approccio proattivo e responsabilità sull’intero ciclo di vita dei processi.
- Ottime capacità di comunicazione tecnica ed executive.
- Esperienza significativa in Revenue Operations, Business Analytics o Analytics Engineering, idealmente in ambito SaaS B2B.
- Competenze avanzate in SQL ed esperienza con modellazione dei dati, modelli dimensionali, metriche e livelli semantici.
- Esperienza con Python per l’analisi dei dati e l’automazione.
- Esperienza nell’utilizzo di Databricks o di piattaforme comparabili come Snowflake o BigQuery.
- Esperienza pratica nell’applicazione degli LLM ai dati, inclusi text-to-SQL, RAG e agenti abilitati agli strumenti, con implementazioni in produzione o adozione dimostrata dagli stakeholder.
- Capacità dimostrata di definire e governare metriche aziendali tra più gruppi di stakeholder.
- Ottime capacità di comunicazione executive e data storytelling.
- Preferibile: esperienza con Databricks Notebooks, SQL, Jobs e strumenti correlati della piattaforma.
- Preferibile: esperienza nell’automazione di pipeline di dati, report o flussi di lavoro analitici.
- Esperienza con canali indiretti, partnership o ecosistemi di partner.
- Esperienza con strumenti di livello semantico o metric store come dbt Semantic Layer, metric views o Cube.
- Esperienza con Databricks AI/BI (Genie), Mosaic AI o framework per agenti.
- Esperienza nella valutazione e nel monitoraggio della qualità di soluzioni basate su LLM.
- Esperienza con feature store e supporto a modelli di machine learning.
- Conoscenza dei mercati della contabilità o degli ERP per piccole e medie imprese.
Benefit
- Piano dentistico Amil Dental
- Piano sanitario Bradesco Saúde
- Piattaforma per la salute mentale
- Piattaforma di telemedicina
- Assicurazione sulla vita Prudential
- Benefit farmacia
- Contributo per la palestra
- Giorno libero per il compleanno
- Buono pasto flessibile
- Contributo per l’home office
- Assistenza per l’infanzia
- Buono trasporti e navetta aziendale
- Piattaforma di sconti tramite Allya, SwileShop e Dell
- Benefit per la formazione
- Benefit per i viaggi
- Piano sanitario per animali domestici
- Benefit SESC
- Programma di partecipazione agli utili (PPRR)