Camada de dados comercial: modelar e construir bases, pipelines e rotinas de carga que unifiquem fontes hoje separadas, com definição única de métrica, testes de qualidade e rastreabilidade. Modelos preditivos em produção: desenvolver, validar e monitorar modelos de risco de churn, propensão de volume e curva esperada de rampagem, com recalibração periódica. Estatística aplicada ao comercial: identificar correlações entre comportamento do cliente, execução do vendedor e resultado, com foco em share of wallet, ativação, retenção e receita recorrente. Leitura da jornada de vendas: estruturar a medição das etapas da jornada (tempo por etapa, conversão, envelhecimento de oportunidade, retrocesso de fase) por executivo, gerente e regional. Alertas e automação: transformar modelo e análise em alerta automático para executivo, gerente e diretoria, entregue dentro da rotina do time comercial. Governança de dados na origem: definir regras de preenchimento, deduplicação e hierarquia de cliente (CNPJ e grupo econômico) junto com Sales Ops e as áreas de sistemas. Interface técnica: atuar como contraparte técnica do BI corporativo e da TI, traduzindo necessidade comercial em requisito de dados. Referência técnica: elevar a régua analítica do time, revisar soluções e apoiar o Analista Sênior em análises de maior profundidade. Tradução executiva: transformar resultado técnico em narrativa clara e acionável para a diretoria e para a força de vendas. Requisitos e qualificaçõesÉ imprescindível que você tenha: SQL avançado.Python para análise de dados e construção de modelos estatísticos.Experiência com ETL/ELT, modelagem de dados e integração de múltiplas fontes.Vivência com construção de bases analíticas em ambientes não estruturados.Conhecimento de estatística aplicada e modelagem preditiva.Experiência com dados comerciais em operações B2B.Power BI ou ferramenta equivalente de visualização de dados.Experiência em projetos de construção de estruturas analíticas do zero.Não obrigatório, mas será incrível se você tiver:Airflow, dbt ou ferramentas equivalentes.AWS, Azure ou GCP.Versionamento utilizando Git.Experiência com dados de frota, combustíveis, meios de pagamento ou logística.Aplicações de IA Generativa em análises e produtividade.Vivência em metodologias ágeis.