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People Data Analytics Lead

harvey

Remoto Remote
Data

Job Score

100 pts
Remote model (+90) Data (+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

You'll be Harvey's founding People Data Analytics Lead — the technical leader for our people analytics function. You'll set the long-term direction for how we measure, model, and act on workforce data: building the data layer from scratch, defining the methodology others work from, and connecting the full employee lifecycle into a single, actionable view of how exceptional talent thrives at Harvey. The goal isn't just reporting — it's helping leaders understand why things are happening across the workforce and intervene before issues scale. This role sits within People Ops, with deep partnership across Total Rewards, Recruiting Ops, PBPs, People Systems, and Finance.

What You'll Do

  • Build a cohesive view of Harvey's employee lifecycle — connecting recruiting, onboarding, engagement, performance, mobility, retention, and exits into a single, actionable narrative that shows where exceptional talent thrives or breaks down

  • Own the vision and roadmap for Harvey's people data infrastructure — partner with Data Engineering and Security to stand up the people data layer in Snowflake (or similar), define architecture requirements, and drive role-based access controls and data governance so the right people have the right access

  • Consolidate workforce data across Workday, Ashby, Envoy, Culture Amp, and other HR systems, and build the data quality frameworks that keep it trustworthy at scale

  • Define and maintain Harvey's people metrics dictionary — standardize how headcount, attrition, hiring, and workforce trends are measured across the org

  • Design the frameworks and methodologies that scale beyond v1 — forecast headcount, model attrition, segment the org, benchmark against market — built to explain not just what is happening but why

  • Move People Analytics beyond reporting into intervention — surface leading indicators, manager behaviors, operational friction, and emerging org risks before they become scaled people problems, and help Harvey understand what attracts, enables, retains, and risks losing exceptional talent

  • Build dashboards that give leadership clear visibility into the workforce, cuttable by org, region, and function — and shape exec-level decisions with the insights they surface

  • Build the self-service foundation that lets partner teams operate independently — design the frameworks, tooling, and documentation so that comp, PBPs, and other partners can surface their own insights without routing every question through analytics

  • Drive alignment across PBPs, RecOps, People Systems, and Finance to define reporting cadence and answer the questions that drive strategic people decisions

  • Set the bar for people data craft at Harvey — define standards, review work, and grow the analytics capability of partner teams

  • Use AI aggressively to automate workflows, accelerate analysis, and scale your impact — this is a role where AI-first thinking compounds fast

What You Have

  • 7+ years in people analytics, HR data, or workforce analytics, ideally at a high-growth tech company

  • Track record of building people analytics functions, frameworks, or methodologies from scratch — not just executing within an established one

  • Strong SQL — you can write complex queries, validate data quality, and collaborate fluently with data engineers on schema design and transformation logic

  • Hands-on experience with a cloud data warehouse (Snowflake strongly preferred)

  • Experience with at least one data viz tool (Looker, Tableau, Power BI, or similar)

  • Direct Workday (HRIS) and ATS experience; you understand how people data is structured in an HRIS and what breaks it

  • Experience mentoring or upskilling partner teams on data practices, dashboards, or self-serve reporting

  • AI-native workflows — you use AI tools daily, build with them, and use them as force multipliers

  • A self-starter attitude and the ability to thrive in ambiguous, fast-paced environments

  • Communicates persuasively with executives — frames data into recommendations leaders act on

Compensation

$180,000 - $270,000 USD

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

#LI-RB1

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 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

Os Melhores Cursos e Faculdades de Tecnologia no Brasil em 2026

O mercado de tecnologia no Brasil atingiu um ponto de maturidade inédito em 2026. Se há alguns anos a febre era aprender linguagens de programação para escrever códigos básicos, hoje, com a consolidação da Inteligência Artificial auxiliando na geração de código (copilots), a exigência mudou. O mercado não busca mais apenas "digitadores de código", mas sim arquitetos de soluções, solucionadores de problemas e estrategistas de dados.

Segundo a Brasscom (Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação), o Brasil vive um déficit de centenas de milhares de profissionais qualificados. Entrar nesse mercado continua sendo uma das decisões mais rentáveis que um estudante pode tomar, mas escolher o curso e a instituição certa ditará o ritmo do seu crescimento.

Os Principais Cursos: Qual Escolher?

A tecnologia não é uma coisa só. O curso ideal depende do seu perfil: você é mais matemático, focado em negócios, ou gosta de criar sistemas rápidos?

1. Ciência da Computação Bacharelado (4 anos)

O curso mais tradicional, profundo e robusto. Foca fortemente em matemática, algoritmos, estrutura de dados e na "ciência" por trás da máquina. É ideal para quem quer trabalhar com Inteligência Artificial, Machine Learning ou criar tecnologias do zero.

Onde estudar (Destaques Nacionais): USP, Unicamp, UFMG e UFPE (Centro de Informática - CIn, o principal polo do Nordeste, conectado ao Porto Digital).

2. Engenharia de Software Bacharelado (4 a 5 anos)

Enquanto a Ciência foca na teoria e algoritmos, a Engenharia foca no processo de construção. Ensina a arquitetar, testar, gerenciar times e manter softwares de grande escala em funcionamento. Excelente para quem quer ser um líder técnico (Tech Lead) ou arquiteto de sistemas.

Onde estudar: UnB, UFRGS, PUC-RS e FIAP (São Paulo - com forte apelo prático e corporativo).

3. Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS) Tecnólogo (2 a 2.5 anos)

O queridinho do mercado para quem quer uma entrada rápida. É focado 100% na prática de programação, desenvolvimento web e mobile, e banco de dados. Você aprende fazendo. A desvantagem é a base matemática menor, mas é a rota mais rápida para o primeiro emprego.

Onde estudar: FATEC (Excelente custo-benefício/Gratuita em SP), FIAP, Senac e diversas instituições EAD reconhecidas com nota máxima no MEC.

4. Ciência de Dados e Inteligência Artificial Bacharelado (4 anos)

A graduação que mais cresceu nos últimos cinco anos. Prepara o aluno para lidar com Big Data, treinar modelos de Machine Learning, trabalhar com IA Generativa e estatística avançada. Exige forte base em cálculo.

Onde estudar: Insper, PUC-Rio, FGV (Escola de Matemática Aplicada) e USP (oferecido recentemente em campi como São Carlos).

Dicas de Ouro para Estudantes em 2026

O diploma de uma boa faculdade abre portas e constrói um networking valioso, mas não sustenta a carreira sozinho. Se você está entrando na faculdade agora, siga estas regras:

  • Seu Portfólio é seu Currículo Real: Ter um GitHub ativo com projetos próprios, contribuições para código aberto ou aplicativos publicados vale tanto quanto o nome da faculdade. Comece a criar desde o primeiro semestre.
  • Inglês é Inegociável: Em 2026, com o trabalho remoto global consolidado, desenvolvedores que não falam inglês ganham em média 40% a menos e perdem oportunidades em empresas multinacionais. Estude programação e inglês paralelamente.
  • Soft Skills não são mais opcionais: A IA escreve boa parte do código repetitivo hoje. O que o engenheiro sênior faz é se comunicar com a área de negócios (o cliente), entender o problema real e desenhar a arquitetura. Comunicação clara e trabalho em equipe são fundamentais.
  • Abrace a IA: Não fuja das IAs (como GitHub Copilot ou ChatGPT). Aprenda a ser o "piloto" dessas ferramentas. Engenharia de Prompts e revisão de código gerado por IA já são disciplinas práticas na rotina do desenvolvedor.
"O código puro tornou-se uma commodity. O verdadeiro valor do profissional de tecnologia de hoje está na sua capacidade de traduzir a dor de um negócio em uma arquitetura de software escalável."

Conclusão

Escolher entre USP, UFPE, Insper, FIAP ou FATEC depende do seu tempo disponível, recursos e objetivos a longo prazo (pesquisa vs. mercado rápido). Seja qual for o caminho, a área de tecnologia no Brasil segue sendo o terreno mais fértil para quem tem curiosidade implacável e disposição para continuar estudando mesmo após pegar o diploma.