Desde 2014, quando quatro jovens recém-formados começaram a programar o que viria a ser o Aegro, passamos por diversas fases, conquistas, acertos, erros, aprendizados e mudanças.
Mas uma coisa fundamental permanece a mesma: a razão de existir da Aegro.
Temos como propósito organizar os dados das fazendas brasileiras. Unimos a rotina da lavoura à gestão financeira, centralizando todas as informações em um software que oferece ao produtor rural mais controle sobre seus investimentos e processos agrícolas. Queremos não apenas contribuir para a evolução do agronegócio, mas também impulsionar o crescimento de quem trabalha conosco .
ESTAMOS ESPALHADOS PELO BRASIL
Nosso time está presente em diversas regiões do país, e trabalhamos diariamente para oferecer o melhor ambiente para nossos aegers.
Com a diversidade do nosso time crescendo, vemos também um aumento no engajamento e no fortalecimento de aspectos essenciais da nossa cultura, como autonomia e eficiência.
Temos escritórios em Porto Alegre/RS (sede da Aegro), São Paulo/SP (Cubo Itaú), Rio de Janeiro/RJ e uma loja em Sorriso/MT. Todos esses espaços funcionam como coworkings para nossos colaboradores.
Quer saber mais sobre a Aegro? Acesse aegro.com.br .
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O que esperamos de você:
* Cursando nível superior Estatística, Ciência de Dados, Economia, Engenharia, Matemática ou áreas correlatas.
* Excel e/ou Google Sheets Avançado (indispensável).
* Conhecimento em linguagem de consulta a dados (SQL).
* Entendimento básico de conceitos estatísticos aplicados a negócios (amostragem, desvio padrão, margem de erro).
* Perfil Analítico: Capacidade de olhar para uma tabela de dados e identificar inconsistências ou tendências valiosas.
* Interesse pelo Agro: Vontade de entender a dinâmica de commodities e insumos.
Diferenciais que brilham por aqui:
* Familiaridade com Python ou R para análises estatísticas é um grande diferencial.
* Conhecimento em ferramentas de visualização (Power BI, Tableau, Looker ou Data Studio).
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Como você vai contribuir:
* Processamento e "Limpeza" de Dados (Data Quality) : Atuar no tratamento de grandes volumes de dados heterogêneos (insumos, maquinário, financeiro, operações), transformando dados brutos e despadronizados em bases confiáveis para análise.
* Análises Estatísticas : Apoiar na aplicação de modelos estatísticos (cálculo de mediana, média, identificação de outliers e intervalos de confiança), ajudando a validar a amostragem necessária para os produtos.
* Criação de Dashboards e Relatórios : Desenvolver e manter painéis de visualização de dados (BI).
* Apoio na Estratégia do Produto : Auxiliar na identificação de padrões nos dados que possam gerar novas features ou relatórios específicos para demandas do mercado.