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Data analyst pleno

Montenegro
Grafton Recruitment International
Anunciada dia 16 dezembro
Descrição

Localizações
- Montenegro- Indústria
- Agricultura, Pecuária e Pesca- Tipo de emprego
- Permanente (CLT)- Publicado
- Pessoa de contato
- 1289- Descrição do emprego
Se você tem um perfil analítico, curioso, tem habilidade e interesse em trabalhar com relatórios e dados, temos um desafio para você Como Analista de Dados do Departamento de Engenharia Logística, você terá a oportunidade de explorar diferentes bases de dados, analisá-las, compilá-las e transformá-las em informações que servirão de base para tomadas de decisões de negócio e, principalmente, criar melhorias significativas utilizando ciência de dados para soluções inovadoras, reduções de custos e ganhos em produtividade. Se a inovação faz parte do seu DNA, esta pode ser uma ótima oportunidade para dar o próximo salto em sua carreira
Atividades a serem desenvolvidas
- Atuar com Ciência de Dados, Mineração, Organização e Armazenamento de dados, contribuindo ativamente para revisão contínua e melhoria de processos desde e geração até a manutenção da base de dados;
- Desenvolver políticas e procedimentos para a coleta e análise consistente de dados;
- Garantir a qualidade dos dados, das integrações, origens, conceitos e a consistência de relatórios;
- Elaboração de modelos de painéis de acompanhamento, transformando dados em informações de valor agregado, observando tendências, sugerindo otimizações;
- Automatizar relatórios de uso recorrente levando insights de performance, acompanhando resultados e informando para as áreas que interagem com logística em cada ponto;
- Identificar e implementar automação de atividades.
- Apoiar o Desenvolvimento, Implementação e Melhoria de fluxos de atendimento, incluindo entrada 3 consumo de materiais, triangulações fiscais, EDI, MRP e Sistema Puxado de abastecimento.
Requisitos Exigidos
- Formação superior completa e/ou especialização em áreas de tecnologia e ou exatas (Engenharias, Ciência da Computação, Matemática, Estatística etc.);
- Conhecimento profundo de tratamento e uso de dados (captura e análise)
- Habilidade em lógica de programação com conhecimento de intermediário para avançado em linguagem de programação (ex.: Java script, C++, Python, R, C#) - Conhecimento das ferramentas para criação de relatório/dashboard de visualização (Power BI, Tableau, Cristal Reports, Reporting Services, etc)
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