Antes de tudo, você precisa se identificar com nosso propósito que é valorizar as pessoas para que cada uma construa a sua própria história.
Além disso, é interessante que você tenha
* Experiência prévia na área de Dados;
* Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Estatística ou áreas correlatas;
* Conhecimento em ferramentas de análise e visualização de dados (Power BI, Excel, Tableau como diferencial);
* Domínio de SQL e bancos de dados relacionais e não relacionais (SQL Server, MySQL, MongoDB, Postgres);
* Conhecimento de Python e bibliotecas para análise de dados (Pandas, Numpy, Matplotlib);
* Noções de Machine Learning e IA generativa (Scikit-learn, uso de APis como OpenAl, Hugging Face, Azure Al);
* Familiaridade com ferramentas de automação de dados (Airflow, dbt, N8N ou equivalentes);
* Capacidade de estruturar prompts e interagir com modelos de linguagem (prompt engineering básico);
* Boa comunicação e capacidade de traduzir análises em recomendações práticas para o negócio;
* Conhecimento em Spark é um diferencial.
O seu desafio será
* Trabalhar em conjunto com equipes de tecnologia, negócios, Cientistas e Engenheiros de Dados em projetos analíticos e de automação;
* Operar e configurar ferramentas de automação e agentes de dados, garantindo qualidade e consistência das análises;
* Minerar dados de fontes primárias e secundárias, limpando e organizando informações relevantes;
* Avaliar e validar saídas produzidas por IA generativa (dashboards, textos, análises) para assegurar precisão e reduzir vieses;
* Analisar e interpretar resultados usando técnicas estatísticas e ferramentas analíticas;
* Identificar tendências e padrões em conjuntos de dados, sugerindo melhorias em processos de negócio;
* Criar fluxos automatizados de relatórios e dashboards, reduzindo trabalhos repetitivos manuais;
* Apoiar iniciativas de experimentação rápida com modelos de lA em colaboração com Cientistas de Dados;
* Documentar, versionar e monitorar os trabalhos realizados, seguindo padrões estabelecidos.