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Support Operations Data Analyst

harvey

Híbrido San Francisco
Data Technical Support

Job Score

100 pts
Hybrid model (+80) Data (+10) Technical Support (+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

User Operations runs on data — but right now, that data lives in too many places, speaks too many languages, and reaches the wrong people too late. This role exists to fix that.

As Harvey's first Support Operations Data Analyst, you'll own the analytics function for the User Operations org. You'll build and maintain the dashboards, reports, and feedback loops that tell us whether we're hitting our north stars — cSAT, TTR, QA scores, escalation rates — and surface the signal underneath the numbers so we can act on it. You'll sit within the Support Operations team, reporting to the Support Operations Manager, and work closely with User Operations leadership and Harvey's central data team to ensure the org is equipped with the right instrumentation as we scale.

This is a solo role. You won't have a team beneath you. You will need to be fluent enough in support analytics to hold the function independently, confident enough to push back on how metrics are framed, and fast enough to operate at Harvey's pace.

What You'll Do

  • Own recurring reporting for User Operations — weekly, monthly, and QBR-ready — tailored to ops, leadership, and cross-functional audiences

  • Translate support data into clear narratives: what's happening, why, and what to do about it

  • Track and maintain north star metrics: cSAT, TTR by tier, QA scores, bug escalation rate to EPD, and First Response Time

  • Build and maintain self-serve dashboards that give the ops team and leadership real-time visibility into support performance

  • Partner with Support Systems to ensure Zendesk is instrumented to capture the data we need

  • Work with Harvey's central data team to connect support data to broader product and customer data sources

  • Identify and close data collection gaps — if we can't measure it, help define how we should

  • Design feedback loops that connect support signals to Product, Engineering, and Customer Success

  • Quantify the operational cost of product bugs, feature gaps, and onboarding failures

  • Contribute to QA analytics as the QA program matures

  • Track ticket deflection, AI/chatbot performance, and self-service effectiveness

  • Measure the impact of AI-driven support — containment rate, escalation rate from AI interactions, resolution quality — and surface findings that drive how we tune and invest in those tools

  • Support ad hoc analytical requests from the Support Operations Manager, User Operations leadership, and senior stakeholders

What You Have

Required

  • 3–5 years of experience in analytics, with at least 2 years directly in support operations, customer success operations, or a closely adjacent function

  • Fluency in support platform data — you know how Zendesk (or equivalent) is structured, what data it produces, and what it doesn't

  • SQL proficiency — you can write complex queries against large datasets without hand-holding (CTEs, window functions, joins across schemas)

  • Dashboard experience — you've built and maintained operational dashboards in Looker, Tableau, Sigma, Omni, or equivalent

  • Reporting for multiple audiences — you know the difference between what a frontline manager needs and what a CFO needs, and you build accordingly

  • Strong data storytelling — you don't just present numbers, you write the narrative

  • Comfort operating solo — you don't need a team around you to deliver, and you don't need a ticket to tell you what to look at

Strong Plus

  • Experience with Python for data manipulation or automation

  • Familiarity with dbt or similar data transformation tooling

  • Experience building or contributing to QA analytics programs

  • Background supporting enterprise SaaS or AI-native products

  • Experience working with Zendesk APIs or extracting data beyond standard reporting

Key Attributes

  • AI-native: you use AI tooling actively in your analytical workflows — not as a novelty, but as a force multiplier

  • Pace: you move in hours and days, not weeks. You surface findings before anyone has to ask

  • Judgment: you know which metrics matter and which are vanity. You push back when framing is wrong

  • Clarity: your outputs are direct, jargon-free, and actionable. You write for the reader, not yourself

  • Ownership: you treat User Operations analytics as your problem to solve, not a ticket queue to process

Compensation

$112,000 - $168,000 USD

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

#LI-ML1

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.

Sobre a área de Suporte Técnico

O Suporte Técnico é essencial para garantir a satisfação e retenção de clientes. Profissionais de suporte resolvem problemas técnicos, documentam soluções e identificam padrões que podem levar a melhorias no produto.

As principais habilidades incluem troubleshooting, atendimento ao cliente, documentação técnica, conhecimento de ITIL e ferramentas de ticketing (Zendesk, Freshdesk, Intercom).

O suporte técnico evoluiu de uma função reativa para proativa, com profissionais de alto nível atuando em Customer Engineering e Support Engineering.

Dica do Especialista

Estratégias Avançadas para Dominar o LinkedIn

O maior erro que os profissionais cometem no LinkedIn é tratá-lo como um repositório estático de currículos. A plataforma evoluiu para se tornar um poderoso motor de busca (SEO) de talentos e um ecossistema de conteúdo.

Ter uma foto bem iluminada e o campo "Experiência" preenchido já não é um diferencial; é o mínimo esperado. Se você deseja atrair recrutadores, parceiros de negócios ou clientes de forma passiva, precisa entender como o algoritmo funciona e como gerar valor real. Aqui estão as estratégias mais eficazes para transformar seu perfil.

1. Otimize seu Título (Headline) para SEO

O "Título" (aquela frase que fica logo abaixo do seu nome) é o espaço imobiliário mais valioso do seu perfil. É a principal métrica que o algoritmo de busca do LinkedIn utiliza quando um recrutador digita palavras-chave.

Muitas pessoas cometem o erro de colocar apenas o cargo atual (ex: "Engenheiro de Software na Empresa X"). Em vez disso, use uma fórmula que combine Cargo + Especialidades (Palavras-chave) + Proposta de Valor.

💡 Antes e Depois

Comum: Gerente de Marketing

Otimizado: Gerente de Marketing Estratégico | Especialista em Inbound & Growth Hacking | Ajudando empresas a escalarem receitas através de tráfego orgânico

2. Engajamento Estratégico (O Segredo do Algoritmo)

Você não precisa necessariamente criar posts todos os dias para ter visibilidade. O algoritmo do LinkedIn premia fortemente os "comentários de valor". Quando você comenta na postagem de alguém com uma reflexão inteligente (não apenas um "Parabéns!" ou texto gerado por IA), sua foto, seu nome e seu título aparecem para toda a rede daquela pessoa.

Dedique 15 minutos do seu dia para comentar em publicações de líderes da sua área ou de empresas nas quais você gostaria de trabalhar. Isso cria Brand Awareness (consciência de marca) pessoal e frequentemente resulta em convites de conexão altamente qualificados.

3. Fuja do "Estou muito feliz em anunciar..."

A cultura do LinkedIn ficou famosa pela positividade tóxica e pelas "humildes exibições" (humblebrag). Para se destacar no meio do ruído, aposte na autenticidade. Compartilhar fracassos, lições aprendidas após um projeto dar errado ou documentar o seu processo de aprendizado (build in public) gera muito mais conexão emocional do que apenas postar vitórias plastificadas.

"As pessoas não se conectam com a perfeição; elas se conectam com a vulnerabilidade profissional e com a resiliência."

4. O Domínio das Mensagens (InMail)

Adicionar alguém apenas enviando o convite vazio é desperdiçar uma oportunidade. Ao mesmo tempo, enviar um "pitch" de vendas ou pedir emprego na primeira mensagem é como pedir alguém em casamento no primeiro encontro.

Use a estratégia "Dar, Dar, Pedir". Ao se conectar com alguém estratégico:

  • Mensagem 1: Elogie um artigo específico que a pessoa escreveu ou um projeto da empresa dela. (Sem pedir nada).
  • Mensagem 2 (dias depois): Compartilhe uma ferramenta, artigo ou contato que seja útil para o desafio que ela enfrenta. (Dar valor).
  • Mensagem 3: Somente então, faça um pedido simples, como "Teria 10 minutos para um café virtual para falarmos sobre as tendências de mercado da área X?".

5. Acompanhe seu SSI (Social Selling Index)

Você sabia que o LinkedIn dá uma nota secreta para o seu perfil? Chama-se Social Selling Index (Índice de Vendas Sociais). É uma métrica de 0 a 100 que avalia o quão eficaz você é em estabelecer sua marca, localizar as pessoas certas, engajar-se com insights e construir relacionamentos.

Perfis com pontuações acima de 70 ganham até 20% mais alcance orgânico em suas publicações. Você pode verificar a sua nota gratuitamente (basta estar logado e acessar linkedin.com/sales/ssi) para entender onde você precisa melhorar a sua atuação na rede.