Data Analyst
Pubblicato il 09-08-2026 - Pillar in Milano
Data Analyst — Pillar
Dato che un elevato numero di candidati potrebbe essere interessato a questa posizione, si assicuri di inviare il suo CV il prima possibile.
Milano · Full-time · In presenza
Il contesto
Pillar 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.
Generiamo 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.
Quali clienti rimangono e quali no, e cosa li distingue già al giorno zero?
Quale tipo di onboarding produce i clienti che restano e si espandono?
etc.
Tu sei la persona che va a trovare le risposte.
Cosa farai
Costruirai e manterrai le dashboard sulle metriche che contano davvero:ARR, NRR/GRR, retention, churn, expansion, utilizzo per modulo.
Non vanity metrics i numeri su cui prendiamo decisioni.
Vivrai dentro le cohort.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?
Analizzerai revenue retention e usage cohort:curve di retention nette e lorde, decadimento dell'utilizzo, attivazione, time-to-value.
Capirai non solo che un numero si muove, ma perché.
Lavorerai fianco a fianco col team di prodotto sull'instrumentation.Quando il dato che ti serve non esiste, non ti fermi: definisci gli eventi, ti coordini con prodotto ed engineering e lo fai tracciare.
Trasformerai domande ambigue in risposte difendibili.
"Perché la NRR è a questo livello%?" non è un ticket: è un'indagine che segmenti, diagnostichi e chiudi con una raccomandazione.
Porterai gli insight in tavola prima che qualcuno te li chieda.Founder, GTM e prodotto si fideranno dei tuoi numeri e delle tue letture.
Zero margin of error.
Cosa NON farai
Non sarai un produttore di dashboard a comando.Non costruiamo grafici belli che nessuno guarda.
Se una dashboard non cambia una decisione, non esiste.
Non sarai un data engineer.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.
Non farai data science / ML.Questo non è un ruolo da modelli predittivi e training.
È analisi di business, fatta con rigore.
Niente teatro dell'AI.
Non aspetterai il dataset perfetto.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.
Non lavorerai in un silos.Non sei un service desk che evade richieste.
Sei in stanza con chi decide,
e ci aspettiamo che tu abbia opinioni.
Non farai reporting fine a sé stesso.Niente report mensili compilati perché "si è sempre fatto così".
Ogni cosa che produci ha un perché.
Cosa cerchiamo
Esperienza 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.
SQL fluente non negoziabile.Robusto 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.
Padronanza vera delle metriche SaaS: ARR, NRR/GRR, retention per cohort, LTV/CAC, attivazione, expansion.
Sai cosa significano e sai quando mentono.
Mentalità da cacciatore di pattern:curioso, scettico verso le medie, guardi le distribuzioni e non solo i totali.
Quando un numero ti sorprende, scavi finché non capisci.
A 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".
Sai parlare due lingue: quella tecnica con prodotto ed engineering (eventi, tracking, schema) e quella di business con founder e GTM.
Italiano e inglese fluenti.
Curiosità per l'edilizia, il fintech o il vertical SaaS è un bonus.
Come lavoriamo
Siamo diretti, veloci e allergici alla fuffa.
Diamo contesto e autonomia, non micromanagement.
Preferiamo una verità scomoda a una slide ottimista.
xysqume
Comp
Salary starting at 40k
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buoni pasto
ESOP
Se questo ti suona come casa, scrivici.
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