**Nosso modo de fazer no time**
A pessoa de dados terá como principal desafio criar condições para que todas nossas discussões e decisões sejam pautadas pelos dados e indicadores corretos.
Para tanto, é preciso que suporte nosso time com desenho de arquitetura, construção e otimização de ETLs, curadoria de dados, análises pertinentes ao negócio e demais produtos de dados escaláveis, além de uma cultura de teste muito forte
**Cardápio diário**
- Implementar soluções de ETL/ELT e integração de dados entre sistemas e fontes de dados diversas;
- Traduzir demandas de negócio e análise em produtos e inteligências de dados para consumo;
- Gerenciar projetos de dados com independência, desde a identificação de requisitos até a modelagem e disponibilização de dados, mantendo alinhamento constante com stakeholders de Negócios, Dados e Engenharia;
- Projetar experimentos, interpretar resultados e desenvolver modelos matemáticos que apoiem a tomada de decisão de negócios;
- Construir e manter uma infraestrutura de dados robusta que suporte processos de análise, com disposição para aprender, curiosidade e orientação à resolução de problemas
**Ingredientes que buscamos**
- 3+ anos de experiência na área de dados;
- Conhecimento avançado em SQL, PySpark e orquestração de pipelines de dados (Airflow), onde será avaliado por uma etapa técnica;
- Experiência com ferramentas versionamento de código (Git);
- Capacidade de traduzir conceitos de negócios em métricas quantitativas adequadas (Ex.
OKRs, KPIs, etc.
);
- Boa capacidade de storytelling para sintetizar insights em histórias concisas e envolventes;
- Conhecimentos em ferramentas de visualização de dados (Thoughtspot, Tableau, Power BI, Looker, Data Studio etc.
);
- Experiência em modelagem de dados e bom conhecimento em estatística;
- Flexibilidade para trabalhar em um ambiente em constante mudança e evolução;
- Conhecimento na área de Prevenção a Fraude, terá uma conversa com os profissionais da área para avaliar os conhecimentos.
**Para realçar o sabor**
- Experiência em boas práticas de engenharia de software (Ex.
Documentação, versionamento, testes unitários, código limpo, etc);
- Experiência em start-ups, Techs, consultorias, mercado financeiro;
- Experiência com análise de dados com Big Data;
- Conhecimento sobre nuvem (AWS) e soluções de infraestrutura de dados (EC2, S3, EMR e etc);
- Conhecimento de técnicas de aprendizado de máquina e IA;
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