Finance Data Analyst

Esta posição é listada em nome de uma empresa parceira, que gerencia todas as candidaturas e próximos passos. A nossa parceira está à procura de um Finance Data Analyst baseado em Portugal. Como Finance Data Analyst, você irá transformar dados financeiros e operacionais complexos em insights confiáveis que apoiam a tomada de decisões estratégicas e o desempenho empresarial. Você irá atuar como um elo entre as equipes de Finanças e técnicas, garantindo que os dados sejam consistentes, acessíveis e acionáveis.

Trabalhando em finanças, receitas, operações, RH e sistemas de infraestrutura em nuvem, você ajudará a estruturar conjuntos de dados, melhorar relatórios e automatizar análises recorrentes. Você desempenhará um papel fundamental no fortalecimento da qualidade dos dados, padronizando métricas financeiras e melhorando a previsão e monitoramento de desempenho. Em um ambiente em rápida evolução, impulsionado pela tecnologia, você colaborará com partes interessadas multifuncionais para construir processos de relatórios escaláveis e apoiar futuras iniciativas analíticas.

Responsabilidades:

• Mapear e documentar fontes de dados financeiros e corporativos, sistemas, propriedade, definições e fluxos de dados para melhorar a transparência e consistência.
• Identificar lacunas de dados, inconsistências, duplicações e problemas de reconciliação em sistemas de contabilidade, faturamento, CRM, RH, folha de pagamento, gestão de caixa e gestão de despesas.
• Definir requisitos de dados para fechamento mensal, orçamentação, previsão e relatórios de gestão, garantindo que as principais métricas financeiras e operacionais sejam claramente definidas e calculadas de forma consistente.
• Explorar, transformar e modelar dados de armazéns de dados e sistemas empresariais conectados para criar conjuntos de dados confiáveis, reutilizáveis e bem documentados.
• Reconhecer dados em múltiplas fontes e investigar discrepâncias para melhorar a precisão e confiabilidade dos relatórios financeiros e corporativos.
• Produzir análises financeiras recorrentes, dashboards e relatórios para apoiar decisões da liderança, incluindo análise de orçamento versus real, análise de variação, monitoramento de caixa, planejamento de pessoal e análise de desempenho SaaS.
• Colaborar com equipes de engenharia de dados e proprietários de sistemas para melhorar integrações, transformações, acessibilidade de dados e verificações de qualidade.
• Automatizar relatórios recorrentes, reconciliações e fluxos de trabalho analíticos onde a automação pode proporcionar ganhos significativos de eficiência.
• Manter documentação cobrindo linhagem de dados, definições de métricas, regras de negócios, suposições e limitações conhecidas.
• Contribuir para a governança de dados e monitoramento de qualidade, preparando conjuntos de dados confiáveis para previsão, detecção de anomalias e futuros casos de uso impulsionados por IA.
• Lidar com informações financeiras, de RH e folha de pagamento confidenciais com discrição, precisão e um forte compromisso com a proteção de dados.

Requisitos:

• Pelo menos 3 anos de experiência em análise de dados, inteligência de negócios, análises financeiras, FP&A ou um papel analítico relacionado.
• Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas, com a capacidade de investigar dados em múltiplos sistemas e identificar as causas raízes das discrepâncias.
• Bom domínio de SQL e experiência prática com pelo menos uma ferramenta de inteligência de negócios ou visualização de dados.
• Capacidade de traduzir questões de negócios em requisitos de dados claros, métricas significativas e análises acionáveis.
• Compreensão sólida de conceitos financeiros, incluindo orçamentação, previsão, fechamento mensal, análise de variação, receita, fluxo de caixa, custos e economia unitária.
• Habilidades avançadas em Excel ou Google Sheets, incluindo a capacidade de revisar, auditar e estruturar modelos financeiros existentes.
• Fortes habilidades de documentação e comunicação, com a capacidade de colaborar efetivamente com partes interessadas de Finanças e técnicas.
• Fluência profissional em inglês, tanto escrito quanto falado, e a capacidade de comunicar descobertas complexas de forma clara.
• Uma abordagem rigorosa, curiosa e estruturada para a qualidade dos dados, com a confiança para desafiar suposições e tornar definições explícitas.
• Capacidade de trabalhar de forma independente, priorizar solicitações concorrentes e entregar soluções práticas em um ambiente de negócios em mudança.

Qualificações desejáveis:

• Experiência em um ambiente B2B SaaS, software, tecnologia ou scale-up.
• Familiaridade com métricas de receita SaaS, incluindo MRR, ARR, NRR, churn e bookings.
• Compreensão das estruturas de custos SaaS, incluindo armazenamento em nuvem, computação, retenção de dados, despesas relacionadas à IA e margem bruta.
• Experiência com ferramentas de finanças, contabilidade, faturamento, CRM, HRIS, folha de pagamento, gestão de despesas ou planejamento financeiro.
• Conhecimento de armazéns de dados, modelagem de dados, processos ETL, APIs ou frameworks de qualidade de dados.
• Experiência com Python ou outra linguagem de programação para análise e automação.
• Exposição anterior a dados sensíveis de RH ou folha de pagamento e compreensão dos requisitos de confidencialidade envolvidos.
• Candidatos que atendem à maioria, mas não necessariamente a todos, desses requisitos são incentivados a se candidatar.
• Uma forte disposição para aprender, pensamento analítico e a capacidade de demonstrar habilidades relevantes são igualmente valorizados.

Emprego em tempo integral em um papel com exposição significativa à estratégia financeira e desempenho empresarial. Oportunidade de trabalhar em um ambiente impulsionado pela tecnologia ao lado de Finanças, Engenharia de Dados e outras equipes multifuncionais. Escopo para melhorar processos de relatórios, fortalecer a qualidade dos dados e contribuir para automação e iniciativas de análises avançadas. Oportunidades para desenvolver expertise em análises financeiras, inteligência de negócios, modelagem de dados e métricas de desempenho SaaS. Um ambiente de trabalho colaborativo que valoriza comunicação clara, melhoria contínua e resolução prática de problemas. Potencial exposição a projetos futuros de previsão, detecção de anomalias e análises impulsionadas por IA. Salário, cobertura de saúde, licença remunerada, flexibilidade e outros benefícios de emprego a serem confirmados com a empresa contratante.