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People Data Analytics Lead

harvey

Híbrido Chicago
Data

Job Score

90 pts
Hybrid model (+80) 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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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

Como Usar Inteligência Artificial para Conquistar as Melhores Vagas

O Guia Definitivo: Como Usar Inteligência Artificial e Ferramentas Modernas para Conquistar as Melhores Vagas

Por Equipe Mondywork | Publicado em Atualizações de Carreira


O Jogo Mudou: A Caça às Vagas na Era da Automação

Se você ainda passa horas do seu dia rolando feeds intermináveis e enviando o mesmo currículo genérico para dezenas de empresas, você está jogando o jogo do recrutamento com as regras da década passada. Hoje, o mercado de tecnologia, design e marketing digital é implacável e altamente automatizado.

Sistemas como Greenhouse, Ashby e Workday (os famosos Applicant Tracking Systems - ATS) já utilizam algoritmos rigorosos para filtrar quem passa para a entrevista humana e quem vai direto para a gaveta de rejeições. A boa notícia? Você também pode armar-se com Inteligência Artificial para hackear esse sistema e colocar o seu perfil no topo da pilha.

1. Hackeando o ATS: Currículos Otimizados por IA

O maior erro do candidato moderno é não falar a língua do robô que lerá seu currículo primeiro. A IA pode ser a sua maior aliada na hora de adaptar o seu histórico profissional para a descrição exata da vaga.

Como aplicar na prática:

  • Análise de Palavras-chave: Utilize ferramentas como ChatGPT ou Claude. Copie a descrição da vaga e o seu currículo, e use o seguinte prompt: "Atue como um Tech Recruiter sênior. Analise meu currículo com base nesta descrição de vaga e sugira mudanças precisas para melhorar minha aderência aos filtros ATS, destacando as palavras-chave que faltam."
  • Fórmulas de Impacto: Peça à IA para reescrever suas experiências usando a famosa fórmula XYZ do Google: "Realizei [X], medido por [Y], fazendo [Z]". Isso transforma descrições passivas em métricas de alto impacto.

2. Automação de Busca: Deixe os Robôs Trabalharem por Você

Procurar vagas manualmente consome um tempo precioso que deveria ser gasto estudando ou fazendo networking. Ferramentas modernas invertem essa lógica: a vaga ideal deve chegar até você.

"A automação na busca de emprego não é sobre preguiça, é sobre alocação eficiente de recursos. Profissionais de alta performance usam agregadores para filtrar o ruído do mercado." - Harvard Business Review

É exatamente aqui que plataformas como a Mondywork mudam as regras do jogo. Ao utilizar Job Alerts (alertas automáticos de vagas), você garante que algoritmos de curadoria monitorem o mercado 24 horas por dia, entregando apenas as vagas de Tech, Design e Marketing (muitas vezes remotas e em dólar) direto na sua caixa de entrada, antes mesmo que a maioria dos candidatos as veja.

3. Preparação para Entrevistas com Simuladores de IA

Passou no filtro do currículo? Agora é a hora de brilhar na entrevista. A IA hoje funciona como um mentor particular de carreira, disponível 24/7.

  • Google Interview Warmup: Uma ferramenta fantástica do Google que utiliza IA para simular entrevistas nas áreas de dados, UX design e suporte de TI, transcrevendo suas respostas e analisando seu uso de vocabulário técnico.
  • Role-play com IA: Use o modo de voz do ChatGPT no celular. Configure-o dizendo: "Assuma o papel de um Diretor de Engenharia/Marketing me entrevistando para a vaga X. Faça uma pergunta por vez e avalie minha resposta criticamente no final."

4. Networking Estratégico e Cold Mails

Enviar mensagens diretas (cold outreach) para recrutadores e gestores no LinkedIn é uma das formas mais eficazes de acessar o mercado oculto de vagas. Porém, a linha entre parecer interessante e parecer um spammer é muito tênue.

Use a Inteligência Artificial para redigir abordagens curtas, personalizadas e que gerem valor. Peça à ferramenta para analisar o perfil do recrutador ou a página da empresa e gerar uma mensagem de conexão de até 300 caracteres que soe humana, profissional e direta ao ponto.

Conclusão

A frase que ecoa no Vale do Silício nunca fez tanto sentido: "A Inteligência Artificial não vai roubar o seu emprego. Uma pessoa usando Inteligência Artificial vai." Ao dominar essas ferramentas, você deixa de ser um candidato reativo e passa a ser um profissional estratégico.

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Referências e Leituras Recomendadas

  • FORBES. How AI Is Changing The Job Search Process. Disponível em: forbes.com
  • HARVARD BUSINESS REVIEW. Defeating the Applicant Tracking System. Disponível em: hbr.org
  • LADDERS. Eye-Tracking Study on Recruiter Behavior. Relatório técnico sobre leitura de currículos.