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Versapay

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2006

🤝 B2B

💳 Fintech

☁️ SaaS

💰 $4.000.000 Post-IPO Debt em 2019-11

B2B • Fintech • SaaS

A Versapay é uma empresa que oferece uma rede colaborativa de contas a receber (AR), projetada para automação de AR líder de mercado e soluções de pagamento B2B. A plataforma disponibiliza ferramentas para automatizar tarefas de AR, gerenciar a aplicação de pagamentos (cash application) e facilitar pagamentos B2B em múltiplos canais, integrando-se a sistemas ERP como Microsoft Dynamics, NetSuite e Sage Intacct. As soluções da Versapay ajudam as equipes a colaborar de forma eficaz na nuvem, reduzindo o processamento manual e melhorando o fluxo de caixa. A empresa tem como foco simplificar o processo do faturamento ao recebimento (invoice-to-cash) com uso de inteligência artificial, aprimorar a experiência do cliente com portais fáceis de usar e oferecer métodos de pagamento digitais completos. A Versapay também dá suporte a transações B2B em larga escala no mundo todo, promovendo eficiência e benefícios ambientais por meio do faturamento digital.

Descrição

• Design and maintain robust, documented data models in Snowflake that serve as the "source of truth" for product health, moving the team toward higher standards of data observability and reduced tech debt. • Partner with Product leadership to execute against their roadmap, specifically providing the analytical backbone for International Receivables, Agentic AI workflows, and embedded lending initiatives. • Serve as the lead analytical advisor to the CPO and Product Managers, translating complex data into actionable narratives that influence product strategy and development prioritization. • Conduct deep-dive research into user journeys to identify friction points and opportunities to enhance product stickiness. • Move beyond descriptive BI to implement predictive models, ensuring our product intelligence remains industry-leading. • Design and analyze A/B tests and causal inference models to measure the impact of new features on key metrics like DSO reduction and customer adoption.

🎯 Requisitos

• 5+ years of experience in a product data analytics role, specifically supporting Product Management or engineering teams. • Advanced SQL & Analytics Engineering: Expert-level ability to write complex, performant queries and a deep understanding of how to structure behavioral data for self-service analysis. • Technical Stack: Proficient in Python for data manipulation and Tableau for high-impact visualization. • Product Growth Literacy: Solid understanding of product-led growth (PLG) metrics, retention analysis, and user lifecycle modelling. • Statistical Foundation: Practical experience with regression analysis, hypothesis testing, and a strong desire to explore AI/ML opportunities in a product context.