Offer summary

Qualifications:

Degree in Data/Technology or related fields, Knowledge in SQL/NoSQL for data querying, Experience with Python and/or R, Familiarity with Power BI and Tableau, Basic statistical knowledge for data analysis.

Key responsabilities:

Collect, clean, and transform data for analysis

Create and maintain dashboards and reports

Develop basic predictive models for decision support

Collaborate with business teams for actionable insights

Automate data collection and reporting processes

Job description

O Analista de Dados Pleno é responsável por realizar análises de dados detalhadas, desenvolver relatórios e dashboards para suportar a tomada de decisão e colaborar com as áreas de negócio para identificar e resolver problemas.

Este profissional desempenha um papel importante na implementação de soluções analíticas e na criação de modelos preditivos mais simples, sendo um ponto de apoio para iniciativas de dados em toda a organização.

Responsabilidades:

Análise de Dados: Coletar, limpar e transformar dados para análises detalhadas, atendendo as demandas de diferentes áreas.
Desenvolvimento de Dashboards e Relatórios: Criar e manter dashboards e relatórios em ferramentas como Power BI e Tableau para visualização de KPIs.
Modelagem Preditiva Básica: Desenvolver modelos preditivos simples para suportar decisões de negócio.
Colaboração Interfuncional: Trabalhar com equipes de negócios para identificar oportunidades de análise e fornecer insights acionáveis.
Automatização de Relatórios: Automatizar a coleta de dados e criação de relatórios para otimizar o tempo e melhorar a precisão.
Monitoramento de KPIs: Definir e monitorar métricas de desempenho, identificando áreas de melhoria.
Documentação e Governança: Manter a documentação atualizada dos processos de análise e assegurar conformidade com políticas de governança de dados.
Suporte à Equipe: Auxiliar Analistas de Dados Júnior no desenvolvimento de habilidades e no suporte em suas atividades.

Requisitos:

Graduação na área de Dados/Tecnologia ou afins
Banco de dados: Conhecimento em SQL/NoSQL para consulta de dados e criação de relatórios.
Linguagens de Programação: Experiência com Python e/ou R para manipulação de dados.
Visualização de Dados: Familiaridade com ferramentas como Power BI e Tableau.
Estatística e Matemática: Conhecimento em técnicas estatísticas básicas para análise de dados.
Comunicação: Capacidade de apresentar insights de maneira clara para stakeholders.
Metodologia Ágil: Experiência em trabalhar com metodologias ágeis, como Scrum e Kanban.
Organização e Gerenciamento de Tarefas: Habilidade de gerenciar várias tarefas e prioridades.

Diferenciais:

Experiência com frameworks de big data, como Hadoop e Spark.
Certificação em análise de dados ou ciência de dados (e.g., Data Science, Machine Learning).
Experiência com ferramentas de integração de dados, como ETL.
Experiência com metodologias ágeis e gestão de projetos.
Conhecimento de frameworks de governança de dados, como GDPR e LGPD.