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Data Scientist, Product

harvey

Híbrido San Francisco
Data Product

Job Score

100 pts
Hybrid model (+80) Data (+10) Product (+10)

Why Harvey

At Harvey, we’re transforming how legal and professional services operate. By combining frontier agentic AI, an enterprise-grade platform, and deep domain expertise, we’re reshaping how critical knowledge work gets done for decades to come.

This is a rare chance to help build a generational company at a true inflection point. With 1500+ customers in 60+ countries, strong product-market fit, and world-class investor support, we’re scaling fast and defining a new category in real time. The work is ambitious, the bar is high, and the opportunity for growth — personal, professional, and financial — is unmatched.

Our team moves fast, takes ownership, and is deeply committed to the mission — operating with intensity, staying close to our customers, and pushing each other for excellence. We live by three values: Decisiveness, Simplicity, and Job's Not Finished. We act quickly on clear judgment over perfect information, we believe simplicity is what scales, and we're never satisfied with where we are. If you want to do the best work of your career alongside people who share that drive, we'd love to build with you.

At Harvey, the future of professional services is being written today — and we’re just getting started.

Role Overview

As a Product Data Scientist, you will be a core member of Harvey's product development organization and one of the foundational members of the Data Science function. You will partner with Product, Engineering, Design, Go-to-Market, and company leadership to define how we measure product success, understand user behavior, and make high-quality decisions in a fast-moving environment.

This role is both strategic and hands-on. You will define north-star and product-level metrics, design experiments and causal analyses, build source-of-truth reporting, and turn ambiguous product questions into clear recommendations. You should be comfortable operating where the data is imperfect, the product is evolving quickly, and the right answer requires both analytical rigor and strong product judgment.

What You'll Do

  • Embed with Product and Engineering teams as a trusted analytical partner, identifying opportunities to improve user experience, adoption, retention, and business impact.

  • Define and maintain core metrics that create a shared understanding of product performance and customer value.

  • Design and evaluate experiments, including A/B tests and causal inference methods, to measure the impact of product, model, and workflow changes.

  • Analyze product usage, customer segments, and go-to-market signals to surface insights, size opportunities, and inform roadmap decisions.

  • Build dashboards, reports, and self-serve tools that help teams answer product questions with confidence.

  • Develop models, forecasts, and analytical frameworks to explain user behavior, detect anomalies, and guide prioritization.

  • Translate complex analyses into clear recommendations for technical, business, and executive audiences.

  • Partner with Engineering and Data teams to improve the infrastructure that powers analytics, experimentation, and decision-making.

  • Establish the standards, practices, and culture for Product Data Science at Harvey.

What You Have

  • 5+ years of experience in data science, product analytics, economics, statistics, or another quantitative field, ideally in a high-growth product company, AI company, research organization, or similarly ambiguous environment.

  • A strong track record of using SQL, Python, and statistical methods to answer product questions and turn analysis into product or business impact.

  • Experience defining new metrics and measurement frameworks from scratch, especially for products where usage patterns, customer value, or success criteria are still being discovered.

  • Deep fluency in experimentation, causal inference, A/B testing, and statistical modeling, with good judgment about when precision matters and when directional clarity is enough.

  • Strong product instincts and curiosity about how users adopt, evaluate, and expand their use of AI-enabled workflows.

  • Excellent written and verbal communication skills, including the ability to influence Product, Engineering, Go-to-Market, and executive stakeholders through clear reasoning and compelling data stories.

  • Comfort creating structure in fast-moving, ambiguous environments and raising the quality of decision-making for the teams.

Bonus

  • Experience with AI/ML products, large language models, developer tools, enterprise software, or products used in complex professional workflows.

  • Experience as an early data science or analytics hire at a hyper-growth startup, including helping define team norms, tooling, and best practices.

  • Experience supporting enterprise or B2B products, including analysis of adoption, engagement, retention, expansion, or go-to-market motion.

  • Familiarity with modern data infrastructure and the practical tradeoffs involved in building reliable analytics in a rapidly evolving product environment.

Compensation

$155,000 - $240,000

Depending on your location, an Applicant Privacy Notice may apply to you. You can find all of our Applicant Privacy Notices [here].

#LI-SB1

Harvey is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of race, gender, sexual orientation, gender identity/expression, national origin, disability, age, genetic information, veteran status, marital status, pregnancy or related condition, or any other basis protected by law.

We are committed to providing reasonable accommodations to applicants with disabilities, and requests can be made by emailing accommodations@harvey.ai

Sobre a área de Produto

Product Management é uma das áreas mais strategicamente relevantes nas organizações de tecnologia. O Product Manager é responsável por definir a visão do produto, priorizar funcionalidades e coordenar equipes multidisciplinares para entregar valor ao usuário.

As habilidades essenciais incluem pensamento estratégico, análise de dados, comunicação, liderança e conhecimento técnico. Ferramentas como Jira, Confluence, Miro e analytics platforms são fundamentais no dia a dia.

Salários para PMs no Brasil variam de R$ 8.000 (júnior) a R$ 35.000+ (sênior em big techs), com oportunidades crescentes para trabalho remoto internacional.

Sobre a área de Dados

A área de Dados passou por uma transformação radical com a ascensão da Inteligência Artificial Generativa. Profissionais de dados são fundamentais para tomada de decisão baseada em evidências em todas as indústrias.

As principais especializações incluem Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Machine Learning Engineering e Analytics. Ferramentas como SQL, Python, Spark, dbt e plataformas de cloud (AWS, GCP, Azure) são essenciais.

O mercado de dados continua com alta demanda e salários entre os mais competitivos do setor de tecnologia, com muitas oportunidades para trabalho remoto.

Guias de Carreira

Guia de Carreira em Tecnologia

Planejamento, habilidades, entrevistas e crescimento profissional em TI, Ciência de Dados, DevOps e Produto.

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Guia de Carreira em Design

UX/UI, Design Gráfico, Design de Produto. Portfólio, ferramentas, entrevistas e crescimento na área de Design.

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Guia de Carreira em Marketing

SEO, Mídia Paga, Growth, Marketing de Conteúdo. Certificações, ferramentas e estratégias para crescer no Marketing Digital.

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Guia de Carreira em Finanças

Mercado financeiro, investimentos, finanças corporativas, certificações e estratégias para crescer na área financeira.

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Guia de Carreira em Comunicacao

Jornalismo, RP, Comunicacao Corporativa, Marketing de Conteudo e Producao Multimidia.

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Guia de Carreira em Administracao

Gestao de Empresas, RH, Logistica, Consultoria, Gestao de Projetos e Empreendedorismo.

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Guia de Carreira em Dados

Ciencia de Dados, Engenharia de Dados, BI, Machine Learning e IA. Da formacao ao mercado.

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Guia de Carreira em Produto

Product Management, Product Ownership, Agile, Scrum e OKRs. Da estrategia a execucao.

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Dica do Especialista

Dicas de Onde Encontrar Conhecimento de Ponta (Gratuito e Pago)

Resumo: Descubra como profissionais de Tech, Design e Marketing estão utilizando plataformas como YouTube, Coursera e Udemy para se manterem atualizados e conquistarem as melhores vagas remotas internacionais. Aprenda os segredos para acessar conteúdos de universidades de elite sem pagar nada.

Publicado por Equipe Mondywork | Tempo de leitura: 6 minutos

A Era do "Lifelong Learning" e o Mercado Global

No mercado atual, especialmente para vagas remotas que pagam em dólar ou euro, o seu diploma universitário muitas vezes importa menos do que a sua capacidade de resolver problemas com as ferramentas mais recentes. O Fórum Econômico Mundial e a Harvard Business Review são categóricos: o Lifelong Learning (aprendizado contínuo) é a habilidade mais importante do século XXI.

Mas a grande dúvida é: onde investir seu tempo (e dinheiro) para aprender as habilidades que os recrutadores das gigantes de tecnologia realmente buscam? Abaixo, dissecamos as melhores plataformas e revelamos como extrair o máximo de valor de cada uma delas.

1. YouTube: A Mina de Ouro Gratuita (Se Você Souber Filtrar)

O YouTube é, de longe, a maior universidade gratuita do planeta. No entanto, o desafio não é a falta de conteúdo, mas sim o excesso de ruído. Para profissionais de Tecnologia e Design, o segredo é focar em canais que funcionam como documentações vivas e cursos extensos (os famosos "Crash Courses").

Como encontrar fontes confiáveis no YouTube:

  • Para Desenvolvedores: Busque por canais de autoridade inquestionável, como o FreeCodeCamp.org (que publica cursos completos de 10 a 20 horas) ou Traversy Media. Eles entregam projetos práticos que podem ir direto para o seu GitHub.
  • Para Designers (UX/UI): Canais como o do Nielsen Norman Group (NN/g) oferecem pílulas de conhecimento baseadas em dados reais de usabilidade.
  • Filtro de Qualidade: Sempre verifique a data de publicação do vídeo. Em áreas como desenvolvimento Front-end (React, Vue) ou Marketing Digital (Tráfego Pago), um tutorial de dois anos atrás já pode estar completamente obsoleto.

2. Coursera e edX: Educação de Elite com o Truque da "Auditoria"

Plataformas como Coursera e edX trazem currículos estruturados diretamente das maiores universidades do mundo (Harvard, MIT, Stanford) e big techs (Google, IBM, Meta).

"O conhecimento de ponta tornou-se comoditizado. O diferencial não é o acesso à informação, mas a disciplina de aplicá-la."

O Segredo para Estudar de Graça:

A maioria dos profissionais não sabe, mas você não precisa pagar as mensalidades em dólar para acessar o conteúdo destas plataformas. Quase todos os cursos possuem a opção "Audit the Course" (Auditar o Curso).

  1. Encontre o curso desejado (ex: Google Data Analytics ou CS50 de Harvard).
  2. Clique em "Inscrever-se".
  3. Na tela de pagamento, procure por um link pequeno, geralmente no rodapé do pop-up, escrito "Auditar este curso".
  4. Pronto! Você terá acesso a todas as videoaulas e materiais de leitura gratuitamente. Você só paga se fizer questão do certificado oficial no final.

3. Udemy: O Melhor Retorno Sobre Investimento (ROI)

A Udemy é excelente para aprender uma habilidade muito específica e prática em pouco tempo (ex: "Como criar automações com GitHub Actions" ou "Masterclass de Figma"). O modelo deles baseia-se em instrutores independentes.

Dicas de Ouro para a Udemy:

  • Nunca pague o preço cheio: A Udemy realiza promoções agressivas a cada 10 ou 15 dias, onde cursos de R$ 300 caem para R$ 27,90 ou R$ 39,90. Tenha paciência.
  • Leia as avaliações com atenção: Como qualquer pessoa pode publicar um curso, a qualidade varia. Filtre por cursos com nota acima de 4.6 e, crucialmente, leia os comentários das avaliações de 3 estrelas para descobrir os reais pontos fracos do material.

4. Documentações Oficiais e Comunidades (O Segredo dos Seniores)

Enquanto juniores buscam tutoriais em vídeo, os profissionais plenos e seniores aprendem direto da fonte. Para profissionais de tecnologia e design, saber ler a documentação oficial (seja do React, do AWS, ou os guias do Material Design) é uma habilidade que os sistemas de recrutamento e testes técnicos avaliam indiretamente.

Além disso, envolver-se em fóruns como StackOverflow, GitHub e comunidades fechadas no Discord é a forma mais rápida de entender como o mercado resolve problemas reais no dia a dia.


Conhecimento Gera Oportunidade. Nós Entregamos a Vaga.

Agora que você sabe onde buscar as melhores certificações e conhecimentos de forma gratuita ou investindo pouco, é hora de colocar essas habilidades à prova no mercado internacional.

A Mondywork mapeia diariamente as melhores vagas remotas de Tech, Design e Marketing, incluindo excelentes oportunidades pagando em dólar. Não perca tempo rolando feeds infinitos.