# Analista de RevOps (Revenue Operations) at Asksuite

> Hybrid · Brazil · Unspecified · Other · open. Source: https://alderhq.app/jobs/recruitee%3Aasksuite%3A2778821 (read 2026-11-08).

## Facts (observed)

- Company: [Asksuite](https://alderhq.app/companies/asksuite)
- Location text: Florianópolis, Brazil, Santa Catarina, Brasil
- Where it can be done from (inferred): Hybrid · Brazil (evidence: "Location: Florianópolis, Brazil, Santa Catarina, Brasil")
- Posted: 2026-10-09 (30 days ago)
- First seen by alder: 2026-11-04 · last verified: 2026-11-04
- Reposted: 0 times · edited: 0 times
- Apply on the employer's site: https://asksuite.recruitee.com/o/analista-de-revops-revenue-operations
- Skills listed (inferred): Python, PostgreSQL, GCP, SQL

## Pay and sponsorship

- Posted pay: not posted

## Description (the employer's text)

Como Analista de RevOps na Asksuite, você será o motor que conecta nossas frentes de Marketing, Vendas e Customer Success através de dados e automações. Seu papel será fundamental na gestão da nossa infraestrutura de dados, garantindo que as informações fluam sem atritos entre nossos CRMs e o banco de dados.

Buscamos alguém para construir soluções escaláveis, automatizar processos e gerar insights que impactem diretamente o nosso crescimento. Se você gosta de resolver quebra-cabeças complexos e quer ser protagonista na estratégia de dados da melhor plataforma de atendimento hoteleiro, seu lugar é aqui!

O que é esperado desse cargo:

Gestão de Dados: Atuar diretamente nas camadas bronze e silver de dados, garantindo a ingestão e integridade das informações.

Engenharia de Automação: Desenvolver e manter integrações complexas via Make e criar serviços via Cloud Run (Google Cloud).

Ecossistema de CRM: Administrar e otimizar as ferramentas Pipedrive (Sales) e SenseData (CS).

Inteligência de Negócio: Traduzir dados brutos em dashboards e insights acionáveis para as lideranças.

Otimização: Identificar gargalos nos funis de conversão e retenção, propondo automações que reduzam o trabalho manual.

### Requirements

Domínio de SQL e Python: Essencial para manipulação de dados e automação de rotinas.

Experiência com CRMs: Conhecimento prático em Pipedrive (ou similares)

Conhecimento em Cloud: Experiência básica ou intermediária com Google Cloud Platform (ou similares).

Integrações: Experiência com plataformas de automação e integração (iPaaS), como Make (preferencial), Zapier ou n8n, integrando sistemas via API e webhooks.

Banco de Dados: Vivência com PostgreSQL ou similares.

Inglês Intermediário: Capacidade de leitura técnica e comunicação para interação com ferramentas e documentações internacionais.

Experiência em Operações: 1 ou mais anos de atuação prévia em Revenue Operations (podendo ser em frentes de Sales Ops, CS Ops ou áreas correlatas de Ops).

Graduação completa ou em fase final em: Ciência da computação, Sistemas de informação ou relacionadas.

Por que as pessoas amam fazer parte da Asksuite?

Nosso jeito de ser:

Somos uma empresa nova e em crescimento constante;

Temos cultura de feedback e muito desenvolvimento;

No dress code culture;

Incentivamos em cursos de idiomas e capacitações;

Estamos em expansão internacional para mais de 80 países;

Proporcionamos o desenvolvimento da carreira dentro da empresa;

Estamos entre as 10 melhores empresas (pequenas) para se trabalhar em SC pela GPTW

Somos a 2ª melhor empresa para se trabalhar no mundo no segmento de tecnologia para Hotelaria, segundo o Hotel Tech Awards.

### O que oferecemos

Plano de saúde nacional e sem coparticipação;

Plano de saúde para pets;

Plano odontológico;

Cartão Flash Benefícios: R$1.250,00;

Wellhub (Antigo Gympass);

Auxílio Educação mensal: Até R$200,00

Assistência Psicológica;

Seguro de vida;

Educação Financeira: Creditas;

Auxílio Mudança (se necessário);

Day Off de aniversário;

Horários flexíveis.

E aí, se identificou? Então se cadastre no nosso processo seletivo e venha fazer parte dessa viagem!

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Data: alder (https://alderhq.app). Cite https://alderhq.app/jobs/recruitee%3Aasksuite%3A2778821 and the date you read it. Observed facts come from the employer's own listing; location reach, level, family and skills are inferences.