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Analista de Dados Sênior (Data Analyst Sr) - Home Office

Role overview

Qualifications

  • Advanced data analytics and exploratory analysis (EDA) on large data volumes
  • Proficiency in Python (Pandas, Polars) for data analysis and manipulation
  • Advanced SQL knowledge (CTEs, window functions, query optimization)
  • Experience with data lakes and AWS services (S3, Athena, Glue) and data governance basics

Responsibilities

  • Perform advanced exploratory analyses on large data volumes to identify patterns, anomalies and opportunities
  • Define, monitor, and evolve KPIs and business indicators; ensure reliable metrics and a single source of truth
  • Develop executive and operational dashboards (Power BI, Tableau or similar) to support decision-making
  • Collaborate with engineering and data science teams to build data pipelines and leverage AI/LLMs for analytics

About the company

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Digital Payments & Money Transfer

Somos especialistas em meios de pagamento e trabalhamos por uma sociedade sem moeda física e mais digital, que facilite a rotina de pessoas e empresas com praticidade, agilidade e segurança. Somos provedores tecnológicos de produtos e serviços de pagamento, impulsionando o desenvolvimento de estratégias e soluções de pagamento, e acelerando a transformação digital.

Company details

IndustryDigital Payments & Money Transfer
Company size51 - 200

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Job description

 

Venha fazer parte do nosso TIME!
[ Vaga extensiva a: PCD's, mulheres, pessoas com +40, pessoas indígenas, pessoas LGBTQIAP+ e pessoas negras. ]

Você é apaixonado por DESAFIOS e busca um ambiente de trabalho ACOLHEDOR? Esta é a sua oportunidade de brilhar! Aqui, nossa cultura é incrível e nos sentimos em casa. Valorizamos a liberdade de expor ideias e a INOVAÇÃO em tudo que fazemos.

Estamos em busca de Analista de Dados Sênior (Data Analyst Sr), com foco em transformar grandes volumes de dados em insights estratégicos que impulsionem decisões de negócio e performance operacional. Se você está pronto(a) para atuar de forma protagonista e orientada a impacto, essa vaga é para você! ?

? Modelo de atuação: 100% Home Office
? Contratação: PJ (com possibilidade de internalização após 3 meses de alocação no cliente)

O que você precisa saber:

Resumo da função
Este profissional será responsável por transformar dados provenientes do Data Lake em insights acionáveis, apoiando decisões estratégicas e operacionais. Atuará diretamente na identificação de padrões, tendências e oportunidades, com forte interação com times de engenharia e IA. Espera-se uma atuação analítica, investigativa e orientada à geração de valor para o negócio, especialmente em um cenário dinâmico com possibilidade de internalização no cliente. Se busca protagonismo, impacto real e crescimento acelerado, essa oportunidade é para você ?✨

Hard Skills
• Análise exploratória avançada (EDA) em grandes volumes de dados
• Identificação de padrões, tendências e anomalias operacionais
• Definição e acompanhamento de KPIs estratégicos
• Criação de métricas confiáveis (single source of truth)
• Storytelling com dados voltado para tomada de decisão executiva
• Python (Pandas, Polars) para análise e manipulação de dados
• SQL avançado (CTEs, window functions, otimização de queries)
• Consumo e manipulação de dados em Data Lake (S3, Athena, Glue)
• Experiência com dados estruturados e semi-estruturados
• Construção de dashboards com Power BI, Tableau ou similares
• Aplicação de boas práticas de visualização e UX orientadas à decisão
• Entendimento de pipelines de dados (ETL / ELT)
• Conhecimento em camadas de dados (raw, curated, analytics)
• Noções de qualidade e governança de dados
• Experiência com serviços AWS (Athena, S3, Glue)
• Uso de IA e LLMs aplicados à análise de dados (diferencial)
• Prompt engineering voltado para analytics (diferencial)

Atividades da posição
• Realizar análises exploratórias avançadas em grandes volumes de dados
• Identificar padrões, anomalias e oportunidades em dados operacionais e estratégicos
• Definir, acompanhar e evoluir KPIs e indicadores de negócio
• Construir métricas confiáveis garantindo consistência dos dados
• Desenvolver dashboards executivos e operacionais para suporte à decisão
• Traduzir dados complexos em insights claros para áreas de negócio
• Colaborar com times de engenharia e ciência de dados na estruturação de pipelines
• Explorar dados em ambientes de Data Lake utilizando ferramentas AWS
• Aplicar técnicas de análise assistida por IA e LLMs
• Garantir boas práticas de visualização, qualidade e governança de dados
• Apoiar a tomada de decisão com base em análises estruturadas e orientadas a hipóteses

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MR

Marcus Rivera

Chief Revenue Officer

m.rivera@company.com
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