Data Analyst

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ph3Data Analyst — Pillar /h3 pMilano · Full-time · In presenza /p h3Il contesto /h3 pPillar è l'operating system dell'edilizia. ~600 aziende clienti, oltre €2M di ARR in meno di 10 mesi, un team che è passato da 5 a 60 persone in 6 mesi. Stiamo costruendo ERP, procurement, marketplace e servizi finanziari per un settore che vale triliardi e gira ancora su Excel e telefonate. /p pGeneriamo già una quantità enorme di dati su clienti, ricavi, utilizzo, onboarding ma i dati da soli non valgono niente. Cerchiamo qualcuno che li trasformi in comprensione. Non in grafici: in decisioni. /p ul liQuali clienti rimangono e quali no, e cosa li distingue già al giorno zero? /li liQuale tipo di onboarding produce i clienti che restano e si espandono? /li lietc. /li /ul pTu sei la persona che va a trovare le risposte. /p h3Cosa farai /h3 ul libCostruirai e manterrai le dashboard sulle metriche che contano davvero: /b ARR, NRR/GRR, retention, churn, expansion, utilizzo per modulo. Non vanity metrics i numeri su cui prendiamo decisioni. /li libVivrai dentro le cohort. /b Segmenterai i clienti in ogni modo possibile data di firma, dimensione azienda, tipo di azienda, canale di acquisizione, tipo di onboarding, modulo attivato e cercherai i pattern. Perché questa cohort ritiene e quella no? Cosa cambia tra chi espande e chi se ne va? /li libAnalizzerai revenue retention e usage cohort: /b curve di retention nette e lorde, decadimento dell'utilizzo, attivazione, time-to-value. Capirai non solo che un numero si muove, ma perché. /li libLavorerai fianco a fianco col team di prodotto sull'instrumentation. /b Quando il dato che ti serve non esiste, non ti fermi: definisci gli eventi,



ti coordini con prodotto ed engineering e lo fai tracciare. /li libTrasformerai domande ambigue in risposte difendibili. /b "Perché la NRR è a questo livello%?” non è un ticket: è un'indagine che segmenti, diagnostichi e chiudi con una raccomandazione. /li libPorterai gli insight in tavola prima che qualcuno te li chieda. /b Founder, GTM e prodotto si fideranno dei tuoi numeri e delle tue letture. Zero margin of error. /li /ul h3Cosa NON farai /h3 ul libNon sarai un produttore di dashboard a comando. /b Non costruiamo grafici belli che nessuno guarda. Se una dashboard non cambia una decisione, non esiste. /li libNon sarai un data engineer. /b Devi capire da dove arrivano i dati e saperli interrogare, ma non passerai le giornate a manutenere pipeline. Se ogni tanto ci metti mano, bene ma non è questo il lavoro. /li libNon farai data science / ML. /b Questo non è un ruolo da modelli predittivi e training. È analisi di business, fatta con rigore. Niente teatro dell'AI. /li libNon aspetterai il dataset perfetto. /b Nessuno ti consegnerà dati puliti e una domanda chiara. Parte del lavoro è farti la domanda giusta e andare a costruire il dato che manca. /li libNon lavorerai in un silos. /b Non sei un service desk che evade richieste. Sei in stanza con chi decide, e ci aspettiamo che tu abbia opinioni.



/li libNon farai reporting fine a sé stesso. /b Niente report mensili compilati perché "si è sempre fatto così". Ogni cosa che produci ha un perché. /li /ul h3Cosa cerchiamo /h3 ul liEsperienza solida (idealmente 3+ anni) in analytics di business in una SaaS / scale-up. La cohort analysis dev'essere una seconda natura, non qualcosa che hai sentito nominare. /li libSQL fluente non negoziabile. /b Forte con almeno un tool di BI (Metabase, Looker, Tableau o simili). Python è un must. Bonus se hai già lavorato con product analytics (es. PostHog) e Postgres/Supabase. /li liPadronanza vera delle metriche SaaS: ARR, NRR/GRR, retention per cohort, LTV/CAC, attivazione, expansion. Sai cosa significano e sai quando mentono. /li libMentalità da cacciatore di pattern: /b curioso, scettico verso le medie, guardi le distribuzioni e non solo i totali. Quando un numero ti sorprende, scavi finché non capisci. /li liA tuo agio nell'ambiguità. Sai trasformare una domanda vaga del founder in un'analisi chiara, e sai dire "questo numero non vuol dire quello che pensi". /li liSai parlare due lingue: quella tecnica con prodotto ed engineering (eventi, tracking, schema) e quella di business con founder e GTM. /li liItaliano e inglese fluenti. Curiosità per l'edilizia, il fintech o il vertical SaaS è un premio. /li /ul h3Come lavoriamo /h3 pSiamo diretti, veloci e allergici alla fuffa. Diamo contesto e autonomia, non micromanagement. Preferiamo una verità scomoda a una slide ottimista. /p h3Comp /h3 ul liSalary starting at 40k /li li2k welfare /li libuoni pasto /li liESOP /li /ul pSe questo ti suona come casa, scrivici. /p /p #J-18808-Ljbffr

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