Analista de Produtos Sênior
Riachuelo · São Paulo, SP
PresencialNão informadoSênior
Publicada há 3 semanas
Sobre a vaga
Sobre a posição
Buscamos um ANALISTA DE PRODUTOS SR para contribuir com o Futuro da Riachuelo e impulsionar cada vez mais a Moda que inspira o Brasil.
Lembramos que nossas oportunidades são para todos. Na Riachuelo, você encontra um ambiente diverso, com respeito e empatia, em que cuidamos dos colaboradores.
Os desafios da função são:
Curtiu? Então candidate-se agora!
Venha fazer parte da Moda que inspira o Brasil. Show more Show less
Buscamos um ANALISTA DE PRODUTOS SR para contribuir com o Futuro da Riachuelo e impulsionar cada vez mais a Moda que inspira o Brasil.
Lembramos que nossas oportunidades são para todos. Na Riachuelo, você encontra um ambiente diverso, com respeito e empatia, em que cuidamos dos colaboradores.
Os desafios da função são:
- Dar previsibilidade às malhas críticas, com SLAs que tenham folga real frente aos horários de consumo de negócio e regulatório.
- Padronizar o onboarding de novas fontes (bancos transacionais, APIs, arquivos de parceiros, eventos), reduzindo prazo e retrabalho.
- Estabelecer contratos de dados com os sistemas de origem: schema, frequência, volumetria, responsáveis e gestão de mudanças.
- Garantir na camada de ingestão os requisitos de rastreabilidade, linhagem, qualidade e retenção exigidos por BACEN, Resolução Conjunta CMN/BCB nº 18/2025 e LGPD.
- Dar visibilidade de custo de processamento e armazenamento por pipeline e por fonte, e priorizar otimizações.
- Atuar de forma integrada ao ecossistema de dados do Grupo Guararapes/Riachuelo, alinhando padrões de uma plataforma compartilhada.
- Ser dono(a) do backlog e do roadmap do produto, equilibrando novas funcionalidades, qualidade e confiabilidade, dívida técnica e custo.
- Conduzir a discovery e o onboarding de novas demandas de ponta a ponta: entender a necessidade dos usuários e stakeholders, mapear os times e sistemas envolvidos, definir requisitos (funcionais e não funcionais, como desempenho, escalabilidade e segurança), priorizar e estabelecer critérios de aceite.
- Definir e acompanhar indicadores de sucesso, SLAs e SLOs do produto, em conjunto com engenharia, design e áreas de negócio.
- Formalizar acordos e contratos de integração com times internos e parceiros, e conduzir a gestão de mudanças e dependências entre sistemas.
- Acompanhar os indicadores do produto: pontualidade, taxa de falha, tempo de recuperação, frescor e completude, custo por pipeline e lead time de onboarding.
- Atuar como dona(o) do produto na gestão de incidentes: priorizar, comunicar impacto aos consumidores, conduzir post-mortems e garantir que as ações corretivas sejam entregues.
- Escrever especificações que engenharia consiga executar: regras de carga, chaves, deduplicação, tratamento de dados atrasados e regras de qualidade.
- Manter documentação e catálogo dos ativos ingeridos (descrição, owner, classificação de sensibilidade, linhagem).
- Traduzir exigências regulatórias e de LGPD em requisitos de ingestão: retenção, mascaramento, evidências de qualidade e rastreabilidade.
- Utilizar SQL e conhecimentos de ingestão e análise de dados para validar hipóteses, acompanhar a qualidade dos dados e apoiar a priorização com evidências.
- Facilitar cerimônias ágeis, comunicar status, riscos e decisões a stakeholders e apoiar a tomada de decisão com dados.
- Experiência sólida em dados, incluindo atuação como Analista de Produto, Product Owner ou Technical PO de produtos de dados ou de plataforma — ou trajetória em engenharia ou análise de dados com transição para produto.
- Gestão de backlog, priorização e acompanhamento de entregas junto a times de engenharia, com Scrum ou Kanban.
- Vivência com pipelines de ingestão ou integração de dados em produção, incluindo sustentação e tratamento de incidentes.
- Gestão de stakeholders técnicos e de negócio em diferentes áreas da organização.
- SQL intermediário: joins, agregações e consultas para validar dados e reconciliar origem e destino.
- Arquitetura de dados: data lake e lakehouse, arquitetura medalhão, batch vs. streaming, carga full vs. incremental, CDC, particionamento e formatos colunares (Parquet, Delta).
- Orquestração e pipelines (ex.: Databricks Workflows, Airflow), em nível suficiente para discutir soluções com engenharia.
- Qualidade e observabilidade de dados: frescor, volume, schema e completude.
- Governança de dados: catálogo, linhagem, classificação de dados sensíveis e controle de acesso.
- Assistência médica;
- Assistência odontológica;
- Vale Refeição;
- Vale Alimentação;
- Gympass;
- Auxilio Creche;
- Vale Cultura;
- PPR - Programa de Participação nos Resultados;
- Previdência Privada;
- Seguro de vida em grupo;
- Parcerias educacionais;
- Descontos na Riachuelo.
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