Bank Salad torna a vida dos usuários melhor e mais rica através de serviços de dados.
A missão do Bank Salad é criar um ambiente onde os usuários possam usar suas informações a qualquer momento e em qualquer lugar, e projetar uma experiência digital que maximize os benefícios para os usuários. Focamos especialmente em dois valores cruciais - 'dinheiro' e 'saúde'.
Acreditamos que uma empresa que constantemente lança produtos inovadores é uma startup. Provamos nossa inovação ao lançar os primeiros produtos na Coreia, como o livro de contas automatizado (2017), consulta financeira integrada (2018), recomendação de cartões com base em consumo (2018), serviço de comparação de empréstimos (2019), aumento de pontuação de crédito (2019), assistente financeiro (2020), MyData (2022), teste de DNA gratuito (2023), análise de cobertura de saúde personalizada (2024) e o jogo Salad (2025). Também introduzimos um sistema de alerta para a menor taxa de juros (2025).
Nos últimos 2 anos, nosso faturamento mensal cresceu 800%, e superamos o ponto de equilíbrio (BEP), garantindo sustentabilidade e estabilidade. Com base nas sinergias de dados abrangendo finanças e saúde, aspiramos a nos tornar, em cinco anos, uma holding de finanças digitais e em dez anos, uma holding de dados onde a informação se tornará o principal ativo para a expansão de vários negócios.
Queremos compartilhar nossa cultura de resolução de problemas sem limites, criar juntos o processo que melhor utilize os dados de forma segura, e gerar resultados tangíveis em produtos e negócios com colegas repletos de espírito desafiador.
Principais responsabilidades
O Analista de Dados (App Tech) realiza especificamente as seguintes tarefas:
Desenha e desenvolve experiências de App Tech que criam retenção diária através de "diversão e recompensa".
• Quantifica o valor do usuário (retenção, LTV, fatores de manutenção/saída) combinando dados de comportamento do usuário e dados de ativos financeiros.
• Realiza análise de causa e teste de hipóteses sobre objetivos de retenção diária e habitualidade, fornecendo ideias e estratégias executáveis para melhorar a política de missão e recompensa.
• Busca pela optimalidade considerando a economia de recompensas (tarifa de pagamento/orçamento/límite) e o risco de abuso.
Desenha um sistema de medição para que a equipe de produtos possa tomar decisões rápida e precisamente, definindo indicadores-chave e conduzindo experimentos.
• Desenha e implementa os indicadores mais críticos para o crescimento do produto.
• Desenha logs de eventos e mede a experiência do usuário.
• Traduz as experiências qualitativas de "diversão e recompensa" em indicadores mensuráveis, e constrói definições de indicadores/painéis/relatórios para que a equipe tome decisões em uma mesma linguagem.
• Desenha e constrói Data Marts para melhorar a eficiência analítica.
• Desenha e realiza testes A/B e verifica a significância estatística dos resultados experimentais.
Utiliza principalmente a seguinte tecnologia:
• Ferramentas de processamento e análise de dados: Snowflake, Metabase, Amplitude
• Linguagens: Python, SQL
Gostaríamos de compartilhar essa jornada com aqueles que buscam essas experiências.
• Você deve ter pelo menos 4 anos de experiência em análise de dados ou uma experiência equivalente em projetos de análise de produtos.
• Você deve ter experiência em lidar com grandes volumes de dados usando SQL e ter liderado análises de funil/coorte/retenção/segmentação.
• É necessário ter a capacidade de entender rapidamente a estrutura dos dados financeiros ou aprender a analisar dados comportamentais combinados.
• Deve ter compreensão e experiência prática em testes A/B e validação de hipóteses (definição de indicadores, design de experiências, interpretação de resultados).
• Você deve ter habilidades de comunicação que possam influenciar decisões ao estruturar problemas com base em dados e colaborar com diversas equipes.
Qualificações preferenciais
Damos preferência a aqueles que têm essas experiências.
• Uma experiência em automação de análise, relatórios e modelagem estatística usando Python e outras linguagens é preferível.
• Ter um mestrado ou doutorado em campos como ciência da computação, matemática, estatística ou mineração de dados é um plus.
• Ter experiência em análise de produto nos domínios de App Tech/Recompensas/Games (gamificação) seria ótimo.
• É benéfico ter gerado impacto comercial/usuário através de análise de dados ou modelagem.
• Compreensão de Data Warehouses (DW) e experiência na construção de Data Mart e design de pipelines de dados será preferida.
• Ter experiência em liderar designs experimentais sistemáticos (como A/B Testing) e validação de hipóteses baseada em conhecimentos estatísticos seria altamente desejável.
