Overview

O Analista de Dados Pleno será 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.

Habilidades Necessárias:

  • 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.
  • Educação: Graduação na área de Dados/Tecnologia ou afins.

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.