Estados Unidos
Startekk Inc
WorldStrides
Gerente de Produto de Dados e Plataforma
Estados Unidos
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SQL
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INTRODUÇÃO À EMPRESA
A WorldStrides é líder global em viagens educacionais e aprendizado experimental. A empresa foi fundada em 1967 para oferecer programas de viagens para alunos do ensino fundamental para Washington, D.C., e cresceu para oferecer uma ampla gama de programas para mais de meio milhão de estudantes anualmente em mais de 100 países ao redor do mundo. A WorldStrides oferece programas de aprendizado experimental em viagens educacionais, artes cênicas, imersão linguística, exploração de carreira, aprendizado por serviço, intercâmbio e esportes. Cada uma dessas experiências ajuda os alunos a ver além da sala de aula e a enxergar o mundo — e a si mesmos — de novas maneiras.
Descrição da Vaga
A WorldStrides movimenta centenas de milhares de estudantes, famílias, professores e escolas por meio de transações financeiras complexas todos os anos — e gera uma montanha de dados operacionais e comportamentais ao longo do caminho. Dois espaços de problemas estão subinvestidos sob a perspectiva de produto: como famílias e instituições pagam e financiam viagens educacionais, e como a empresa enxerga, confia e age sobre seus próprios dados. Ambos moldam diretamente a confiança do cliente, a economia do negócio e a velocidade com que o restante da organização de produto pode avançar. Estamos migrando ativamente nossa plataforma de dados para o Microsoft Fabric, com o Power BI como nossa superfície de análise e relatórios — uma mudança fundamental que esta função ajudará a moldar do lado do produto. Esta é uma função para quem gosta de construir. Você será responsável por dois espaços de problemas adjacentes — Plataforma e Dados —, fará parceria com squads em cada um deles e será avaliado pelos resultados que seu trabalho impulsiona, não pelo volume de funcionalidades que você entrega.
Como construímos produtos
Esta função está ancorada em uma visão específica de como os produtos serão construídos daqui para frente. Se é assim que você já deseja trabalhar, você prosperará aqui.
- A descoberta é o diferencial. A IA torna a geração barata. O gargalo não é mais "o que construir", mas "estamos resolvendo o problema certo". Um enquadramento de problema preciso supera dez soluções perseguindo um problema vago.
- Portfólios em vez de roadmaps. Executamos experimentos amplos e leves em paralelo e investimos no que está funcionando. Não defendemos um roadmap de 12 meses; defendemos uma tese e uma velocidade de aprendizado.
- Priorize a atenção, não os recursos. O julgamento humano sobre o que vale a pena testar e o que os resultados significam é o recurso escasso. Nós o gastamos deliberadamente.
- Gere rápido, julgue devagar. Use IA para produzir muitos quadros de problemas, conceitos e protótipos candidatos rapidamente. Aplique validação rigorosa e deliberada e apostas estratégicas antes de escalar.
- Equipes menores, maior propriedade. Squads autônomos possuem espaços de problemas completos de ponta a ponta. Os PMs são responsáveis pelos resultados, não pela contagem de funcionalidades.
- Eleve o nível de qualidade. A velocidade de geração não deve substituir a profundidade do valor. Nós endurecemos os limites de resultados, não os afrouxamos.
- Sequenciamento estratégico. Experimentos baratos devem se transformar em uma arquitetura defensável, não se acumular como funcionalidades desconectadas.
A WorldStrides, uma organização global, está comprometida em educar e servir comunidades em todo o mundo. Nosso compromisso é alimentado pela paixão de nossos membros da equipe e parceiros em tornar o aprendizado experimental acessível, ao mesmo tempo em que somos socialmente, ambientalmente e eticamente responsáveis. Juntos, realizamos isso investindo em iniciativas para promover inclusão, diversidade e sustentabilidade.
O que você será responsável
- Dois espaços de problemas adjacentes, dimensionados para que um PM atencioso possa cuidar de ambos sem que nenhum seja negligenciado: Plataforma (pagamentos, planos de pagamento, reembolsos e estornos, faturamento em grupo, auxílio financeiro, parcerias financeiras de terceiros como proteção de viagem e financiamento) e Dados (qualidade de dados, pipelines que alimentam relatórios e personalização, análise self-service para equipes internas, instrumentação da qual o programa de experimentação depende).
- Propriedade de produto da nossa migração para o Microsoft Fabric e superfície do Power BI — ajudando a definir o que significa "bom" para os consumidores internos de dados, quais casos de uso a plataforma deve atender e como priorizamos a migração para que ela entregue valor ao longo do caminho, em vez de apenas no final.
- O ciclo completo de descoberta até o resultado em ambos os espaços: quem é o cliente (famílias, escolas, finanças internas, consumidores internos de dados), o que está quebrado, o que vale a pena resolver, o que tentaremos, o que aprendemos, no que investiremos.
- Parceria diária com squads em cada área — engenheiros dedicados e colaboradores compartilhados (design, pesquisa, engenharia de dados, parceiros de negócios financeiros, compliance) cujo tempo você compartilhará com outros PMs. Conquistar o melhor trabalho deles faz parte do trabalho.
- Sequenciamento entre espaços. Os resultados da Plataforma geralmente dependem de a base de dados estar correta primeiro — você saberá quando isso é verdade e quando não é.
- Um portfólio de experimentos ao vivo em ambos os espaços, com hipóteses explícitas, limites de sucesso e critérios de interrupção.
- Metas de resultados trimestrais vinculadas a dinheiro e confiança — sucesso de pagamento, tempo até o primeiro pagamento, taxa de estorno, tempo de resposta de autoatendimento de dados, SLAs de qualidade de dados — não volume de saída.
O que você fará
- Enquadre problemas de forma nítida em duas frentes. Sintetize pesquisas com clientes, dados transacionais, conversas financeiras e entrevistas com usuários internos em declarações de problemas precisas o suficiente para que a equipe possa discordar produtivamente. Alterne o contexto entre os espaços sem perder a profundidade em nenhum deles.
- Trate usuários internos como clientes. O trabalho de plataforma de dados tem clientes dentro da empresa — analistas, equipes de operações, PMs, marketing, finanças. Entenda seus trabalhos, prototipe suas soluções no Power BI ou ferramentas leves, meça os resultados da mesma forma que faria para um usuário externo.
- Conduza a migração para o Fabric do lado do produto. Faça parceria com a engenharia de dados na migração para o Microsoft Fabric — sequenciando quais domínios e casos de uso se movem primeiro, definindo modelos semânticos e superfícies do Power BI que as equipes internas realmente adotarão, e garantindo que a migração entregue vitórias incrementais em vez de uma mudança radical de uma só vez.
- Projete experimentos. Traduza quadros de problemas nos menores testes que mudariam sua opinião. Prefira muitas pequenas apostas em vez de uma grande — mesmo em finanças e dados, onde o instinto é planejar em grande escala.
- Use IA como um multiplicador de força. Rascunhe esquemas, gere SQL e DAX, resuma documentos de política financeira, sintetize transcrições de entrevistas, prototipe ferramentas internas e teste a pressão do seu próprio pensamento. Você não precisa ter entregue funcionalidades de IA; você precisa usar IA ativamente na forma como trabalha.
- Julgue lenta e deliberadamente. Defina limites de resultados explícitos antes que os testes sejam executados. Seja honesto sobre sinal versus ruído. Elimine ideias — incluindo as suas — que não atingem o nível necessário.
- Sequencie estrategicamente entre espaços. Garanta que cada experimento se componha: infraestrutura financeira e ativos de dados sobre os quais apostas futuras possam ser construídas, não vitórias isoladas.
- Navegue pelas bordas regulatórias e de compliance. PCI, relatórios financeiros, governança de dados, manuseio de PII. Você não precisa ser advogado, mas sabe quando trazer um — e constrói controles nas decisões de produto desde o início, não adicionados posteriormente.
- Comunique-se para cima e para os lados. Conte à liderança, aos seus squads, finanças, dados e compliance uma história clara e honesta sobre o que estamos aprendendo, onde estamos apostando e onde estamos travados.
- Faça com que os recursos compartilhados queiram trabalhar com você. Designers, engenheiros e parceiros de negócios dividem sua atenção entre squads. Você conquista o melhor pensamento deles trazendo problemas nítidos, respeitando seu ofício e sendo um colega generoso — não competindo pelo tempo deles.
Requisitos mínimos
O que estamos procurando
- 5+ anos em gestão de produto, idealmente incluindo pelo menos um dos seguintes: pagamentos ou fintech, plataformas de dados ou análise, produto de operações financeiras (faturamento, assinaturas, receita), ferramentas internas ou B2B SaaS com um cliente técnico.
- Conforto em problemas estruturados e quantitativos. Fluência em SQL e planilhas; consegue ler um modelo financeiro sem hesitar; consegue conversar com um engenheiro de dados sobre um pipeline ou design de modelo semântico e manter sua parte na conversa.
- Familiaridade de trabalho com o Power BI como consumidor, no mínimo — o suficiente para saber como é um bom relatório, como é um ruim e onde estão as falhas.
- Fortes instintos de descoberta. Você fez sua própria pesquisa com clientes, seja esse cliente um pai, um analista financeiro ou um engenheiro de dados.
- Um histórico de impulsionar resultados de clientes ou de negócios — não apenas entregar funcionalidades. Você pode apontar apostas que eliminou e explicar o porquê.
- Conforto com trabalho regulatório e de compliance — PCI, política financeira, governança de dados, PII — como parte das decisões de produto, em vez de uma tarefa posterior.
- Conforto em manter um portfólio de apostas inacabadas em dois espaços ao mesmo tempo, sem forçar o fechamento prematuro.
- Uso ativo e curioso de ferramentas de IA em seu trabalho diário — para geração de esquemas e SQL, síntese de pesquisa, escrita, análise ou qualquer outra coisa. Você não precisa ser um especialista em IA; você precisa ser o tipo de pessoa que teria experimentado cinco ferramentas até o próximo mês.
- Comunicação escrita clara. Você consegue escrever um documento de uma página que muda opiniões — para um líder financeiro, um líder de dados ou um cliente.
- Conforto com ambiguidade e uma equipe pequena. Esta é uma estrutura focada, não uma organização em camadas.
Diferenciais
- Experiência direta na entrega de produtos de pagamentos, faturamento ou assinaturas.
- Experiência direta como PM para uma plataforma de dados, equipe de análise ou plataforma de experimentação.
- Experiência prática com Microsoft Fabric — OneLake, pipelines do Data Factory, lakehouses, modelos semânticos — seja como construtor ou como PM.
- Fluência mais profunda em Power BI — modelos semânticos, alfabetização em DAX, espaços de trabalho e pipelines de implantação, segurança em nível de linha, estratégias de adoção.
- Experiência em executar ou liderar uma migração de plataforma de dados, especialmente para uma arquitetura moderna de lakehouse / medalhão.
- Experiência em um modelo de dois ou três lados onde as operações financeiras tocam várias personas (por exemplo, famílias, escolas, operações internas).
- Familiaridade com ferramentas comuns nesses espaços.
- Experiência em parceria próxima com unidades de negócios de finanças ou contabilidade em decisões de produto.
- Experiência em EdTech ou viagens, especialmente onde as transações financeiras são baseadas em grupos (escolas, equipes, excursões), bem como individuais.
Como saberemos que você está tendo sucesso
- Os problemas que seus squads escolhem trabalhar são mais nítidos ao longo do tempo — melhor enquadrados, mais claramente valendo a pena resolver — em ambos os espaços.
- Seus squads executam uma cadência saudável de experimentos, e uma forte parcela deles produz respostas claras de sim/não sobre as quais podemos agir.
- Resultados financeiros que importam — sucesso de pagamento, taxa de aprovação na primeira tentativa, taxa de estorno, sinais de confiança financeira — movem-se em um pequeno número de métricas.
- Resultados de dados que importam — tempo de resposta de autoatendimento, qualidade de dados, adoção do Power BI, cobertura de instrumentação para o restante da organização de produto — movem-se em um pequeno número de métricas.
- A migração para o Fabric está entregando valor utilizável em incrementos, não estagnada em uma replataforma de vários anos.
- O restante da organização de produto pode avançar mais rápido porque a base de dados que você está construindo os apoia.
- As partes interessadas de finanças, dados e compliance confiam no trabalho o suficiente para avançar na sua velocidade.
- Colaboradores em toda a empresa querem trabalhar com você e dizem isso.
A faixa salarial listada para esta posição representa a estimativa de boa-fé da WorldStrides para a remuneração base da função no momento da publicação. A remuneração real será determinada com base em fatores como experiência relevante, habilidades e qualificações, localização geográfica, equidade interna e condições de mercado. A faixa não inclui outras formas de remuneração ou benefícios que possam ser oferecidos como parte do pacote total de recompensas.
Faixa de Remuneração $120,000—$135,000 USD
Como um Empregador de Igualdade de Oportunidades, a WorldStrides está comprometida em construir uma força de trabalho diversificada, apoiada por um ambiente que promove a inclusão e o pertencimento. Todos os candidatos qualificados receberão consideração para emprego sem distinção de raça, cor, religião, idade, sexo, origem nacional, status de deficiência, genética, status de veterano protegido, orientação sexual, identidade ou expressão de gênero, ou qualquer outra característica protegida por leis federais, estaduais ou locais.
A WorldStrides empregará apenas aqueles que estão legalmente autorizados a trabalhar nos Estados Unidos. Esta não é uma posição para a qual será fornecido patrocínio. Indivíduos com vistos temporários como E, F-1, J-1, H-1, H-2, L, B, J ou TN, ou que precisam de patrocínio para autorização de trabalho agora ou no futuro, não são elegíveis para contratação. Funções sazonais selecionadas podem considerar estudantes com vistos J-1 ou F-1.
Benefícios
- Benefícios de saúde abrangentes: médico, odontológico, visão, vida, AD&D, acidentes, doenças críticas, seguro de invalidez, opções de FSA/HSA com contribuições do empregador para HSA e uma generosa contrapartida de 401(k).
- Licença remunerada generosa, incluindo 11 feriados pagos pela empresa, 25 dias de folga remunerada no primeiro ano (proporcional), 1 dia de voluntariado pago, 4 dias de saúde mental e licença por luto.
- Apoio ao desenvolvimento profissional, incluindo até $5,250 anualmente para reembolso de mensalidades e até $1,000 para certificações anualmente.
- Oportunidades de viagens pagas e com desconto.
- Horário de trabalho flexível, oferecendo oportunidades presenciais, remotas e híbridas.
- Participação incentivada em uma ampla variedade de Grupos de Recursos de Funcionários.
- Programa de Assistência ao Funcionário (EAP) e recursos de bem-estar, incluindo academias em locais selecionados.
- Licença parental, de cuidador e de invalidez remunerada.
- Programa de Desconto para Membros da Equipe.
- Ambiente de trabalho envolvente, colaborativo e divertido.
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