Analista de Dados e Pricing Sênior - Todo Brasil com disponibilidade p/ 100% presencial em BH-MG

Sobre a vaga

Procuramos uma pessoa que use dados para explicar o negócio — e, mais do que isso, para definir preço. A Loovi está em um momento de crescimento e expansão, e preço é uma das alavancas centrais desse plano. Estamos em um momento de transformação da nossa estrutura de precificação, e você entra para tocar esse projeto no dia a dia e para ser a referência analítica da área. Não é uma vaga atuarial credenciada: nota técnica e validação formal seguem sendo responsabilidade do atuário (MIBA). É a vaga de quem constrói a análise que sustenta a decisão de preço, transforma o modelo na tabela que a operação usa e defende a recomendação na mesa.

Responsabilidades

Preço técnico (risk pricing): sustentar as análises que estimam o custo esperado de cada perfil — frequência de sinistro, severidade, exposição e prêmio puro — e traduzir esse custo na estrutura de fatores que forma a tarifa;

Preço de mercado (retail pricing): manter a leitura de competitividade: comparar a nossa tarifa com a das concorrentes por perfil e por canal, identificar onde existe espaço de preço e onde estamos perdendo negócio por estar caro;

Mudanças de tarifa e simulação de impacto : dimensionar toda alteração de preço antes de ela ir ao ar;

Monitoramento de carteira: acompanhar sinistralidade, frequência, ticket médio, conversão e retenção por safra, canal, região e perfil — e apontar cedo quando um recorte começa a deteriorar;

O projeto de transformação de preço : conduzir a análise que sustenta a transição do modelo atual para o novo — comparar os dois lado a lado antes da troca, acompanhar o comportamento depois da implantação e documentar o caminho de forma reprodutível;

Interlocução técnica : trabalhar junto de Atuarial, Produto e Subscrição, com clareza sobre a fronteira entre a análise que você conduz e o que exige assinatura atuarial;

Inteligência de performance : ir muito além do “o que aconteceu” e responder “por que aconteceu”. Deep-dives em quedas de conversão por região e canal, maturação de carteira, sinistralidade por safra, gargalos no funil de cotação → emissão e dissecação de outliers de performance;

Mapeamento de oportunidades e soluções : olhar a operação de forma proativa para identificar gargalos, antecipar dores das áreas e construir do zero ferramentas táticas (um MVP, uma automação, uma nova regra de priorização); 

Guardião da verdade operacional : ser responsável pelas queries e visualizações que sustentam a área. Isso exige rigor extremo: se um número do painel não bate com a realidade de quem opera, você investiga a causa raiz e aponta a solução.

Requisitos

SQL avançado. Domínio total: CTEs, window functions, joins complexos, otimização de queries pesadas. Capacidade de extrair dados de diferentes fontes e transformá-los em visões de negócio com lógica impecável;

Raciocínio de precificação. Entender e operar uma estrutura de fatores multiplicativa, ler a distribuição de impacto de um reajuste e reconhecer, num indicador, o que é risco e o que é efeito do nosso próprio preço; 

Data viz com storytelling. Experiência construindo painéis de verdade em alguma ferramenta de BI — Power BI, Looker, Tableau, Metabase, Qlik. O foco não é o design do gráfico, mas a capacidade de guiar o usuário até a decisão. Conhecimento de Apache Superset é desejável, não requisito: é o nosso stack de BI, e quem já construiu painel em outro BI aprende rápido;

Uso assíduo de IA. Rotina consolidada de trabalho com IA aplicada a análise de dados, com clareza sobre onde ela acelera e onde ela erra;

Comunicação com negócio. Capacidade de conduzir uma conversa com stakeholders não técnicos — comercial, operação, diretoria —, traduzir uma dor difusa em pergunta analítica e defender uma recomendação de preço com dados na mesa;

Pensamento analítico estruturado. Formular hipóteses, saber qual corte olhar primeiro e reconhecer quando o número está mentindo.

Diferenciais

Vivência em seguradoras de veículos ou no mercado de seguros/mobilidade: sinistralidade, frequência e severidade, exposição, funil de cotação e emissão, tarifação, subscrição, retenção, prêmio ganho. Familiaridade com bases de mercado de auto (multicálculo, AUTOSEG/SUSEP) conta;

Modelagem estatística aplicada a preço (diferencial forte): GLM de frequência e severidade, regressão, credibilidade, elasticidade e otimização de preço — em Python (statsmodels, glum, scikit-learn) ou R.  Vivência com ferramentas do setor (Emblem/Radar, Akur8, Earnix);

Conhecimento de modelagem analítica e boas práticas de camada semântica (dbt, star schema, definição de métricas).

O que esperamos de você nos primeiros meses

Entender a operação a fundo — não só as tabelas, mas o que acontece na ponta: como o preço chega ao cliente, o que o comercial ouve quando ele reclama e o que acontece quando ele cancela;

Dominar a lógica de preço vigente ao ponto de defender qualquer recorte dela em uma reunião, sem consultar ninguém;

Assumir a curadoria dos indicadores críticos da área e garantir que todo mundo confie neles.