Consultor(a) de Dados — Revenue Management

Buscamos um(a) Consultor(a) de Dados para atuar no time de Revenue Management como elo entre os dados corporativos e as decisões estratégicas de precificação e otimização de receita. A pessoa ocupante dessa posição não construirá infraestrutura de dados, mas trabalhará consumindo dados de bases já existentes (Data Lakes, CRMs, sistemas acadêmicos e dados públicos); transformando essas informações, por meio de ferramentas de preparação de dados como Tableau Prep, Alteryx, Pentaho ou KNIME, em visões consolidadas que suportem a análise dos pares e tomada de decisão da liderança. Trata-se de um perfil que une fluência técnica em manipulação de dados com forte entendimento das regras de negócio do setor de educação superior. Principais responsabilidades Consumir e extrair dados de bases estruturadas (GCP, CRM, sistemas acadêmicos, dados públicos) por meio de consultas SQL, construindo as visões necessárias para a análise de receita, matrículas, bolsas, inadimplência e churn. Criar e manter fluxos em ferramentas de preparação de dados (especialmente Tableau Prep Builder), aplicando limpeza, padronização, enriquecimento e cruzamento de informações de múltiplas fontes. Desenvolver relatórios executivos e visões consolidadas para a liderança de Revenue Management, traduzindo dados brutos em visões confiáveis que evidenciem indicadores como ticket médio, yield por campanha, taxa de conversão de matrículas e impacto de políticas de desconto. Aplicar e documentar regras de negócio nas transformações de dados, garantindo que os relatórios reflitam fielmente as políticas e as métricas acordadas com a gestão. Automatizar rotinas recorrentes de extração e preparação de dados, reduzindo o tempo de geração de relatórios e eliminando processos manuais em planilhas. Validar a consistência e a qualidade dos dados transformados antes da entrega, identificando e corrigindo divergências entre fontes, duplicidades e valores atípicos. Atuar como ponto focal de dados junto às áreas de planejamento, pricing e inteligência de mercado, entendendo suas necessidades analíticas e propondo melhorias nos fluxos de informação. Colaborar com a equipe de TI e engenharia de dados para sinalizar necessidades de novas fontes, ajustes em tabelas ou melhorias na disponibilização de dados nas bases estruturadas.

Consumir e extrair dados de bases estruturadas (GCP, CRM, sistemas acadêmicos, dados públicos) por meio de consultas SQL, construindo as visões necessárias para a análise de receita, matrículas, bolsas, inadimplência e churn. Criar e manter fluxos em ferramentas de preparação de dados (especialmente Tableau Prep Builder), aplicando limpeza, padronização, enriquecimento e cruzamento de informações de múltiplas fontes. Desenvolver relatórios executivos e visões consolidadas para a liderança de Revenue Management, traduzindo dados brutos em visões confiáveis que evidenciem indicadores como ticket médio, yield por campanha, taxa de conversão de matrículas e impacto de políticas de desconto. Aplicar e documentar regras de negócio nas transformações de dados, garantindo que os relatórios reflitam fielmente as políticas e as métricas acordadas com a gestão. Automatizar rotinas recorrentes de extração e preparação de dados, reduzindo o tempo de geração de relatórios e eliminando processos manuais em planilhas. Validar a consistência e a qualidade dos dados transformados antes da entrega, identificando e corrigindo divergências entre fontes, duplicidades e valores atípicos. Atuar como ponto focal de dados junto às áreas de planejamento, pricing e inteligência de mercado, entendendo suas necessidades analíticas e propondo melhorias nos fluxos de informação. Colaborar com a equipe de TI e engenharia de dados para sinalizar necessidades de novas fontes, ajustes em tabelas ou melhorias na disponibilização de dados nas bases estruturadas.

Formação Graduação completa em Administração, Economia, Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Estatística ou áreas correlatas. Pós-graduação ou especialização em Business Intelligence, Analytics, Gestão de Negócios ou áreas afins será considerada um diferencial. Experiência e conhecimentos técnicos Experiência sólida (3+ anos) em preparação e transformação de dados voltada para relatórios gerenciais e análises de negócio, preferencialmente em contextos de revenue management ou planejamento financeiro. Domínio de SQL (joins, subqueries, window functions, CTEs) para extração e manipulação de dados em bancos relacionais. Experiência prática com pelo menos uma ferramenta de preparação de dados: Tableau Prep Builder, Alteryx, Pentaho Data Integration (Kettle), KNIME etc. Conhecimento de ferramentas de visualização e reporting (Tableau, Power BI ou similares) para construção de relatórios e alarmes. Capacidade de entender e documentar regras de negócio, traduzindo-as em lógicas de transformação de dados consistentes e auditáveis. Habilidade com Excel/Google Sheets avançado (tabelas dinâmicas, fórmulas complexas) como ferramenta complementar de análise e validação.

Escolaridade: SUPERIOR COMPLETO

Vivência no setor de educação superior ou em mercados com dinâmica de precificação recorrente (assinaturas, SaaS, seguros). Conhecimento de conceitos de revenue management (yield management, elasticidade de preço, políticas de bolsas e descontos). Noções de Python para automação de tarefas pontuais de dados. Familiaridade com governança de dados, catálogo de dados e boas práticas de documentação de fluxos. Inglês intermediário ou avançado para leitura de documentação técnica e benchmarks do setor. Competências comportamentais Forte orientação a negócio: capacidade de entender o contexto estratégico por trás dos dados e entregar informações que façam sentido para a liderança. Atenção a detalhes e rigor na validação de dados — os relatórios produzidos subsidiam decisões financeiras relevantes. Comunicação clara e objetiva para interagir com públicos técnicos e não técnicos, desde a equipe de TI até diretorias executivas. Proatividade para identificar inconsistências, propor melhorias nos fluxos de informação e antecipar necessidades analíticas das áreas de negócio. Habilidade de trabalhar de forma colaborativa com equipes multidisciplinares (comercial, acadêmica, financeira, marketing, TI). Organização e gestão de múltiplas demandas simultâneas, equilibrando entregas recorrentes com análises ad hoc. Curiosidade para aprender continuamente sobre o mercado de educação superior e sobre novas possibilidades das ferramentas de preparação de dados.

Horário de trabalho: 09h às 19h (Seg à Qui) 09h às 18h (Sex) 220h

Horário de trabalho:09h às 19h (Seg à Qui) 09h às 18h (Sex) 220hBenefícios: