JOB DESCRIPTION
A FCamara apoiando empresas disruptivas por meio de soluções digitais completas e escaláveis alinhadas às principais tendências e necessidades do mercado. Temos uma cultura poderosa, conectados de ponta a ponta, colaborativos, ágeis e flexíveis para encarar o novo, transparentes em nossas ações e unidos por um grande propósito: Revolucionar negócios e impactar pessoas, resolvendo desafios complexos através da nossa cultura e tecnologia. Além disso, somos certificados pela GPTW pelo segundo ano consecutivo, sendo uma das melhores empresas para se trabalhar no Brasil.
Próximos dos clientes, apaixonados por tecnologia e pessoas (sim, aqui pensamos na sua evolução e carreira, vamos te desenvolver e cuidar da sua trilha de capacitação). Acreditamos na diversidade, equidade e inclusão de profissionais independente da sua deficiência, raça/ etnia, religião, gênero, orientação sexual, origem e constituição de família.
RESPONSIBILITIES AND ASSIGNMENTS
Como será seu dia a dia:
- Coletar dados de várias fontes, seja em bancos de dados ou por meio de ferramentas de coleta de dados;
- Limpeza e preparação de dados: trata dados brutos para garantir que estejam limpos, consistentes e prontos para análise. Nesta etapa deverá ser removido todo dado duplicado, corrompindo ou em branco que de alguma forma possa distorcer qualquer análise;
- Análise Exploratória de dados (EDA): realizar análises exploratórias para entender a distribuição dos dados, identificando padrões e/ou outliers que possam ser tendências iniciais;
- Desenvolvimento de relatórios e dashboards: criar através de ferramentas próprias da Certsys e/ou disponibilizadas por nossos clientes relatórios visuais e dashboards que destaquem os insights importantes identificados nas etapas de coleta, limpeza e EDA;
- Modelagem de dados: participar ativamente da criação de modelos de dados e estruturas de banco de dados que suportem as necessidades analíticas da organização;
- Análise estatística: saber aplicar técnicas estatísticas básicas para entender relações entre variáveis, aplicar teste de hipóteses e realizar análises comparativas com base em regras de negócio:
- Colaboração com as equipes: trabalhar colaborativamente com equipes de negócios, cientistas de dados e outros profissionais para entender todos os requisitos analíticos e traduzi-los em soluções;
- Compreensão dos objetivos de negócios: ter boa compreensão dos objetivos de negócios da organização para garantir que a análise dos dados estejam devidamente alinhadas com as metas da empresa;
- Desenvolvimento de habilidades técnicas: estar em constante aprimoramento de suas habilidades técnicas, incluindo o conhecimento de linguagens de programação como SQL, Python ou R, e as mais atuais ferramentas de análise de dados.
- Comunicação de resultados: Ser capaz de comunicar de forma eficaz os resultados da análise de dados para todas as partes interessadas técnicas e não técnicas, garantindo que os insights sejam compreendidos e possam de fato influenciar em decisões para o negócio da organização.
- Identificar oportunidades de melhoria de processos de negócios com base nos resultados da análise de dados;
- Participar das Auditorias Periódicas, provendo informações/evidências necessárias de acordo com o tema solicitado pelo auditor. Participar das Auditorias Periódicas, provendo informações/evidências necessárias de acordo com o tema solicitado pelo auditor.
Do que você precisa:
- Formação superior completa em Tecnologia da Informação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação, Ciências da Computação ou similares (desejável);
- Conhecimento intermediário em Banco de Dados e Estrutura de Dados (desejável);
- Conhecimento intermediário em Linguagens de Programação (exemplo: Python, R, SQL, Java, Scala) (desejável);
- Conhecimento intermediário em Automação de Processos de Negócios;
- Conhecimento intermediário em Aprendizado de Máquina (exemplo: regressão, árvores de decisão, redes neurais, processamento de linguagem natural - NLP, clustering) (desejável);
- Conhecimento intermediário em Análise de Dados (exemplo: estatísticas descritivas, visualização de dados, análise exploratória de dados, modelagem preditiva, mineração de dados) (desejável);
- Conhecimento intermediário em Big Data (exemplo: Apache Hadoop, Spark, Hive, Pig) (desejável);
- Conhecimento em Bancos de Dados relacionais e não relacionais (desejáveis);
- Conhecimento em Linguagens de Programação (exemplo: Scala, C++) (desejáveis);
- Conhecimento em Técnicas de Visualização de Dados e Ferramentas (exemplo: Tableau, Power BI) (desejáveis);
- Conhecimento em Estatística Avançada (exemplo: modelos de séries temporais, análise de sobrevivência) (desejável);
- Experiência em Metodologias Ágeis e Práticas de Desenvolvimento de Software (desejável).
REQUIREMENTS AND QUALIFICATIONS
Certificações e Cursos:
- Formação/Certificação adicional em Matemática e/ou Estatística (desejável);
- Certified Data Scientist (CDS) (desejável);
- Cloudera Certified Data Scientist (CCDS) (desejável);
- Hortonworks Certified Data Analyst (HCDA) (desejável);
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate (desejável);
- Oracle Big Data Appliance Certified Implementation Specialist (desejável);
- Certified Analytics Professional (CAP) (desejável);
- Google Cloud Professional Data Engineer (desejável);
- AWS Certified Machine Learning – Specialty (desejável);
- Certified Information Management Professional (CIMP) (desejável);
- Microsoft Certified: Data Analyst Associate (desejável)
- Google Data Analytics Professional Certificate (desejável)
- IBM Data Science Professional Certificate (desejável)
- Cloudera Certified Data Analyst (CCA Data Analyst) (desejável);
- SAS Certified Data Scientist (desejável);
- Data Science MicroMasters Program (edX) (desejável);
- Certificação Oracle Certified Professional: MySQL Database Administrator (desejável);
- Certificação Tableau Desktop Specialist (desejável);
- Certificação Data Science Council of America (DASCA): Associate Big Data Analyst desejável).
- Fazer o mapeamento de fontes de dados para cobertura total dos dados solicitados pelo demandante de dados;
- Desenvolver pipeline em batch e streaming (NRT) de ingestão de transformação de dados dos sistemas origem para as camadas de entrada no data lake (raw/trusted);
- Automatizar pipeline para execução automática
ADDITIONAL INFORMATION
Transformamos mundos sonhados em trajetórias reais.🧡🚀
Aqui somos #SangueLaranja!
Estamos há 17 anos no mercado, lado a lado com nossos clientes, proporcionando experiências transformadoras.
Somos um ecossistema de tecnologia e inovação, com expansão global; Além do Brasil estamos presentes na Europa e Reino Unido com escritórios em Portugal, Londres, Dubai e Holanda. 🌎
F de Formação: acreditamos na prática da cultura do compartilhamento, no senso de comunidade, e que o conhecimento
tem o poder da transformação!
Possuímos iniciativas, e ações sociais, que promovem o desenvolvimento, como a comunidade tech Orange Juice, o Programa de Formação,
nossa escola de liderança e diversas parcerias com ONGs e Edtechs.
Na FCamara todos são bem-vindos, para nós, Diversidade, Respeito e Ética, são elementos inegociáveis e fazem parte do nosso DNA.
E aí, está pronto para fazer parte de um time incrível e ser protagonista da própria história?
