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Revenue Analytics, Inc.

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51 - 200 funcionários

💼 Consultoria

🏥 Saúde

🏨 Hospitalidade

Consulting • Healthcare • Hospitality

A Revenue Analytics, Inc. é uma empresa especializada em fornecer soluções avançadas de precificação e gestão de receita para diversos setores, incluindo hospitalidade, manufatura, distribuição, private equity, mídia e transporte ferroviário de passageiros. Eles são pioneiros na área de Gestão de Receita, ajudando as empresas a tomarem decisões de precificação lucrativas em grande escala com seu software de última geração. Seus produtos, como N2Pricing™, Pricing-as-a-Service™, RateOptics™ e FareVantage™, são projetados para enfrentar desafios complexos de precificação e melhorar os resultados de receita para seus clientes. A Revenue Analytics é confiada pelas principais empresas para oferecer confiança e dados na tomada de decisões estratégicas de precificação.

Descrição

• Own full-stack features from start to finish — partnering with Product on discovery, building across our Python back-end and Angular front-end, and supporting your work in production. • Partner with product managers to turn ambiguous business problems into well-scoped, high-impact software — deciding what to build, and what not to. • Design and scale the data systems behind our products, working with large, sometimes messy datasets across AWS and our data lake. • Build AI/ML and LLM-powered features into the product, and own the full lifecycle — from prototyping through evaluation, monitoring, cost, and reliable production performance. • Mentor engineers and raise the team's bar through pairing, code review, and everyday craft.

🎯 Requisitos

• 7+ years shipping production software full-stack, ideally in a SaaS / multi-tenant environment. • Strong CS fundamentals and fluency in a core language (Python preferred). • Deep experience with large datasets — strong SQL, relational databases (PostgreSQL/Redshift), and data lakes on AWS (S3, Athena, Lambda). • Front-end development (Angular or similar), able to own features end to end. • AI/ML and LLM fluency, including building AI/ML features into products. • Demonstrated use of AI coding assistants (Claude Code, Cursor, Copilot) to accelerate delivery while improving quality. • Demonstrated technical leadership and mentoring.