LawDepot
LawDepot
201 – 500 Funcionários
B2CJurídicoSaaS
A LawDepot é uma plataforma de tecnologia jurídica e SaaS que ajuda pessoas físicas e pequenas empresas a preparar documentos jurídicos comuns on-line. Seus modelos guiados e entrevistas interativas permitem criar, personalizar e baixar documentos como testamentos, contratos de aluguel, procurações e contratos comerciais. Os clientes podem acessar essas ferramentas de autoatendimento por meio de assinaturas ou compras avulsas.

Analista de Dados de Negócios na LawDepot (Híbrido, Edmonton)

Ajude a LawDepot a aprimorar as decisões de produto por meio de experimentação, análise do comportamento dos clientes e insights de dados acionáveis. A função apoia o planejamento do roadmap de conversão, engajamento e renovações.

Descrição

  • Trabalhar com Product Owners para definir e programar experimentos
  • Estabelecer requisitos, premissas e restrições dos experimentos
  • Avaliar resultados de experimentos, comportamento dos clientes, padrões de uso e fatores de desempenho
  • Gerenciar várias iniciativas analíticas e orientar sobre as ações de acompanhamento
  • Realizar análises detalhadas para identificar tendências comportamentais, pontos de atrito dos usuários e oportunidades de crescimento
  • Aplicar ferramentas de IA para encontrar documentação interna, apoiar o desenvolvimento de SQL e código e revisar trabalhos analíticos
  • Criar dashboards e automatizar relatórios recorrentes
  • Transformar perguntas de negócio em métricas claramente definidas e mensuráveis
  • Apresentar recomendações baseadas em evidências e próximos passos práticos
  • Aprimorar planos de rastreamento, qualidade dos eventos e lógica de atribuição
  • Desenvolver e otimizar consultas SQL e notebooks analíticos
  • Explicar descobertas, insights e recomendações analíticas às partes interessadas
  • Trabalhar com analistas para validar resultados, melhorar métodos e avançar as práticas analíticas
  • Ajudar a definir roadmaps de produto relacionados a conversão, engajamento e renovações

Requisitos

  • Formação pós-secundária em Administração, Economia, Matemática, Ciência de Dados, Ciência da Computação ou área relacionada
  • Pelo menos três anos de experiência em análise de dados, analytics de produto ou ciência de dados
  • Bom discernimento estatístico, incluindo testes de hipóteses, intervalos de confiança, análise de tamanho de amostra e poder estatístico, além da capacidade de separar resultados relevantes de ruído
  • Boa comunicação e capacidade de explicar análises complexas com eficácia
  • Sólida base em estatística e análise experimental
  • Domínio de joins, agregações e lógica de filtragem em SQL
  • Conhecimento de métodos de mineração de dados e segmentação
  • Experiência com Python para análise e visualização de dados, incluindo pandas e Matplotlib
  • Capacidade de lidar com vários experimentos e projetos analíticos simultaneamente
  • Domínio do Microsoft Excel, incluindo Tabelas Dinâmicas, visualizações e fórmulas
  • Capacidade de trabalhar de forma independente gerenciando projetos complexos
  • Forte interesse em análise de dados e curiosidade ao investigar descobertas inesperadas
  • Experiência com ambientes de desenvolvimento assistidos por IA, como Cursor, Claude Code, VS Code ou Copilot
  • Autorização legal permanente para trabalhar no Canadá
  • Capacidade de desempenhar as funções do cargo com ou sem acomodação razoável

Benefícios

  • Pacote geral de remuneração competitivo
  • Ampla cobertura de saúde e odontológica
  • Conta de gastos com assistência médica ou conta de gastos pessoais
  • Jornadas de trabalho de 37,5 horas semanais
  • Horários flexíveis
  • Opção de acumular horas
  • Três semanas de férias remuneradas
  • Dias pessoais adicionais
  • Oportunidades contínuas de aprendizado e desenvolvimento
  • Acesso ao LinkedIn Learning
  • Orçamento para treinamento profissional
  • Plano de ações da empresa
  • Almoços preparados gratuitos para todo o escritório
  • Eventos sociais mensais da equipe
  • Escritórios privativos e áreas de trabalho colaborativas
  • Estacionamento gratuito e conveniente
  • Modelo de trabalho híbrido