Vaga de parceiro

Analista De Dados Sênior - São Paulo / SP

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Detalhes da Vaga

  • Escolaridade Não Informado
  • Segmento Não Informado
  • Salário Não Informado
  • Área de AtuaçãoDiversos / Outros

O que você irá fazer

  • Todos imbuídos de fazer diferença nas vidas de nossos clientes.
  • Sabemos o quanto o mercado financeiro é desafiador e de alta demanda - é disso que gostamos.
  • Venha fazer parte de uma equipe inovadora e em constante evolução tecnológica!Nossa área está sempre na vanguarda das tecnologias mais avançadas, com um foco contínuo na melhoria do fornecimento de dados e da experiência do usuário.
  • No nosso dia a dia, lidamos com palavras que moldam o futuro, como IA Generativa, Copilot, ChatGPT, Machine Learning, Azure, Data Fabric, Power Platform, CDP e Databricks.
  • Estamos diante de desafios grandiosos e empolgantes para os próximos anos e não poderíamos estar mais animados com os desenvolvimentos que estão por vir.
  • Se você é apaixonado por tecnologia e busca crescer em um ambiente dinâmico e inovador, junte-se a nós nessa jornada de transformação!**Responsabilidades e atribuições** Responsabilidades e atribuições**:- Extração de Dados: Obter dados de diversas fontes, como bancos de dados, APIs, planilhas, e plataformas online.
  • - Integração de Dados: Integrar dados provenientes de diferentes sistemas para criar conjuntos de dados completos e utilizáveis.
  • - Limpeza de Dados: - Tratamento de Dados: Identificar e corrigir inconsistências, erros, duplicações e valores ausentes nos dados.
  • - Transformação de Dados: Preparar os dados para análise através de técnicas como normalização, agregação e transformação de formatos.
  • Análise de Dados- Exploração de Dados: - Análise Exploratória de Dados (EDA): Utilizar técnicas estatísticas e visuais para explorar os dados e entender suas características principais.
  • - Identificação de Padrões: Detectar padrões, tendências e anomalias nos dados.
  • - Modelagem de Dados: - Modelos Estatísticos: Desenvolver e aplicar modelos estatísticos para testar hipóteses e prever resultados.
  • - Machine Learning: Construir, treinar e validar modelos de aprendizado de máquina para predição e classificação.
  • Visualização de Dados.
  • - Criação de Relatórios e Dashboards: - Visualização de Dados: Utilizar ferramentas como Tableau, Power BI ou matplotlib para criar gráficos e dashboards interativos que apresentam os insights de maneira clara e compreensível.
  • - Automação de Relatórios: Configurar relatórios automáticos que atualizem os dados em tempo real ou em intervalos regulares.
  • Comunicação e Apresentação.
  • - Apresentação de Insights: - Storytelling com Dados: Contar histórias com dados para comunicar insights e recomendações de forma eficaz a diferentes públicos, incluindo executivos e equipes não técnicas.
  • - Relatórios Detalhados: Elaborar relatórios detalhados que documentem metodologias, descobertas e recomendações.
  • Suporte à Tomada de Decisão.
  • - Análise de Desempenho: - Monitoramento de KPIs: Monitorar indicadores-chave de desempenho (KPIs) e métricas de negócios para avaliar o desempenho e identificar áreas de melhoria.
  • - Estratégia e Planejamento: - Suporte à Estratégia: Utilizar dados para apoiar a estratégia de negócios, desenvolvimento de produtos, marketing, e outras áreas funcionais.
  • - Planejamento e Forecasting: Participar do planejamento e previsão de demandas, vendas e outras métricas importantes.
  • Manutenção e Governança de Dados.
  • - Governança de Dados: - Gerenciamento de Dados: Assegurar a conformidade com políticas de governança de dados e práticas de segurança.
  • - Qualidade de Dados: Implementar processos e controles para garantir a qualidade e a integridade dos dados.
  • - Melhoria Contínua: - Otimização de Processos: Identificar oportunidades para melhorar processos de coleta, análise e uso de dados.
  • - Atualização Tecnológica: Manter-se atualizado com as últimas ferramentas, tecnologias e técnicas de análise de dados.
  • **Requisitos e qualificações** Requisitos e qualificações**:- Superior na área de Tecnologia da Informação.
  • - Capacidade de interpretar e extrair insights significativos dos dados.
  • - Conhecimento sólido em métodos estatísticos para analisar tendências e padrões nos dados.
  • - Conhecimento em linguagens de programação como Python, R ou SQL para manipulação de dados e automação de análises.
  • - Experiência em ferramentas como Tableau, Power BI ou Matplotlib para criar visualizações claras e eficazes.
  • - Conhecimento em Machine Learning: Entendimento de técnicas de aprendizado de máquina para construir modelos preditivos.
  • - Habilidade para trabalhar com grandes volumes de dados, incluindo o uso de ferramentas como Hadoop, Spark ou pandas.
  • - Experiência com bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL).
  • - Capacidade de abordar problemas complexos e desenvolver soluções baseadas em dados.
  • - Habilidade para comunicar insights e recomendações de maneira clara e concisa para stakeholders não técnicos.
  • - Habilidade para gerenciar pro

Informações Adicionais

  • Quantidade de Vagas 1
  • Jornada Não Informado
 

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