O analista de dados pleno é um profissional essencial para o sucesso da nossa organização. Sua principal responsabilidade é realizar análises de dados detalhadas e criar relatórios e dashboards que apoiem a tomada de decisões. Além disso, ele trabalhará em estreita colaboração com as áreas de negócios para identificar e resolver problemas.
Responsabilidades
* Análise de Dados: Coletar, limpar e transformar dados para análises detalhadas, atendendo às 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.