Vaga de emprego para Especialista em Inteligência de Mercado

A Fin-X é uma healthtech que digitaliza a jornada cirúrgica para simplificar e dar previsibilidade aos processos de hospitais, operadoras e médicos. Nossa plataforma combina capacidades operacionais, financeiras e de inteligência, ajudando o setor a ganhar eficiência, reduzir custos e melhorar a experiência de profissionais de saúde e pacientes.
Buscamos uma pessoa para atuar como Especialista em Inteligência de Mercado, em uma posição estratégica dentro do time de Revenue Office. Esse(a) profissional será responsável por transformar dados, sinais de mercado, comportamento da base instalada e movimentos competitivos em inteligência acionável para decisões de receita. Na prática, essa pessoa será o radar da Fin-X: alguém capaz de antecipar oportunidades, identificar riscos, entender onde crescer, onde proteger receita e como posicionar a empresa frente à concorrência.
Esperamos alguém que conecte informações, questione hipóteses, use tecnologia e IA para ganhar escala e entregue recomendações claras para decisões executivas.

Inteligência Competitiva:
Monitorar continuamente o ecossistema de SaaS + Fintech para saúde: Rivio, Upflux, Osigu, Noxtec, TOTVS Saúde e novos entrantes
Construir e operar um sistema ativo de monitoramento com fontes definidas, cadência de atualização e formato de output — não pesquisa ad hoc
Usar IA para escalar o monitoramento: agentes de rastreamento de notícias, job boards de concorrentes, reviews e publicações do setor
Quando um concorrente lança feature, muda pricing, entra em conta da Fin-x ou recebe aporte — você entrega o contexto para o Diretor antes que o mercado perceba
Win/Loss Analysis:
Ser o dono do processo de win/loss — do design do roteiro à síntese trimestral com padrões acionáveis
Conduzir entrevistas estruturadas com prospects e clientes perdidos, de forma neutra e sem viés do executivo comercial
Categorizar razões de perda por dimensão: produto, preço, processo comercial, timing, concorrência e inércia
Automatizar transcrição e categorização com IA para identificar clusters e padrões em escala
Mapeamento de Mercado e TAM:
Manter o mapa atualizado do TAM hospitalar brasileiro: redes, independentes, por porte, especialidade e região
Cruzar com a base de clientes atual para identificar whitespace — onde a Fin-x ainda não está e deveria estar
Alimentar o territory planning do Planejamento Comercial com dado estruturado, não com estimativa
Automatizar coleta de dados públicos: CNES, ANS, publicações do setor hospitalar
Manter market share atualizado e identificar oportunidades de mercado
Inteligência da Base Instalada:
Tão importante quanto entender o mercado externo é entender profundamente quem já é cliente. Você produz a inteligência da base que orienta onde crescer e quem proteger.
Mapear o TAM da base instalada: para cada cliente, qual o headroom de receita ainda não capturado — quais produtos não usa, quantas unidades ainda não implantadas, qual o potencial de take rate
Produzir modelo de upsell-readiness: quais clientes têm perfil, saúde e momento para expansão — combinando adoção de produto, health score e comportamento financeiro
Identificar sinais de churn risk com antecedência: queda de adoção, comportamento financeiro atípico, mudança de stakeholder — antes que o CS veja o problema
Entregar mensalmente uma lista priorizada de clientes para expansão à CS e comercial — com potencial de receita estimado e janela de abordagem recomendada
Alimentar o CS com inteligência de risco: lista de contas prioritárias de monitoramento com contexto do por que estão em alerta — não só o score, mas o sinal que o gerou
Benchmarks, Posicionamento e Sinais para Roadmap
Coletar e manter benchmarks de mercado: win rate típico de SaaS B2B em saúde, ciclo de venda por porte, take rate de fintechs de saúde, NRR de plataformas similares e sinais que alimentam o roadmap de produto
Quando o Diretor precisa saber se o pricing da Fin-x está correto ou se o churn está acima do esperado — você tem o benchmark
Identificar sinais de mercado que informam o roadmap — demandas recorrentes em win/loss, funcionalidades de concorrentes com tração, gaps que geram perda sistemática
Análise de Cohort e ICP
Produzir análise trimestral de cohort que valida ou questiona o ICP atual: quais safras de clientes têm melhor LTV, menor churn, maior expansão
Identificar o que os melhores clientes têm em comum — e o que os piores têm em comum — para refinar os critérios de qualificação
Alimentar o Planejamento Comercial com ICP baseado em evidência, não em intuição
IA e Automação como Infraestrutura de Trabalho
Este não é um diferencial — é uma expectativa. Você usa IA e automação para fazer em horas o que levaria dias manualmente.
Construir e operar agentes de monitoramento competitivo que entregam digest semanal estruturado ao Diretor
Usar LLMs (GPT-4, Claude) para processamento e síntese de grandes volumes de entrevistas, reviews e documentos
Implementar automações com ferramentas low-code (Zapier, Make, n8n) para coleta e estruturação de dados de mercado
Construir modelos preditivos simples com ferramentas de ML low-code para apoiar decisões de expansão e ICP
Manter dashboard de inteligência externa atualizado automaticamente — share of voice, movimento competitivo, evolução do TAM

Formação e Experiência
Graduação em Administração, Economia, Engenharia, Ciências de Dados ou áreas correlatas — o diploma importa menos que a capacidade analítica e de síntese
experiência com passagem por pelo menos dois destes contextos: consultoria estratégica, inteligência competitiva em empresa de tecnologia, pesquisa de mercado B2B, strategy/planning em SaaS ou BI comercial
Exposição ao setor de saúde é diferencial— mas não bloqueador se o perfil analítico for forte
Competências Técnicas Obrigatórias:
Excel / Google Sheets avançado: modelagem, tabelas dinâmicas, análise de cohort
SQL básico a intermediário: consegue extrair e cruzar dados sem depender de engenharia
Uso prático de IA no trabalho: GPT-4, Claude, Perplexity — não como curiosidade, mas como ferramenta diária
Ferramentas de automação low-code: Zapier, Make ou n8n — para construir fluxos sem precisar de dev é diferencial
Metodologia de pesquisa qualitativa: design de roteiro de entrevista, condução sem viés, síntese estruturada
Competências Comportamentais:
Curiosidade estruturada: não se perde em pesquisa infinita — define o que precisa saber, busca com eficiência e entrega o insight
Tolerância a ambiguidade: trabalha bem com dado parcial e comunica o nível de confiança do que está entregando
Comunicação executiva: transforma análise complexa em 3 slides que o CEO entende e age
Autonomia e proatividade: não espera ser perguntado — monitora o mercado e aparece com o sinal antes da pergunta
Flexibilidade intelectual: muda de hipótese quando o dado contradiz — não defende a análise, defende a verdade
Visão de sistema: entende que inteligência serve à decisão, não ao relatório — o objetivo é impacto, não volume de output
Competências Técnicas Diferenciais
Python básico: para automações de coleta, limpeza de dados e scripts simples
Ferramentas de visualização: Power BI, Looker Studio ou similar
Modelos preditivos com ML low-code (DataRobot, BigML ou equivalente)
Web scraping básico para coleta de dados públicos

🎁 O que oferecemos
📈 Avaliação de desempenho: crescimento baseado no seu desenvolvimento
🏡 Kit Onboarding
✈️ Fin-X Day : Encontro semestral para alinhamento de Cultura & Estratégia
📲 Acesso ao Fiibo: benefícios exclusivos para facilitar o dia a dia
💙 Welhub: plataforma de bem-estar para cuidar da sua saúde física e mental
☀️ Recesso