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Analista de negócios (dados)

São José
UDS Tecnologia
Anunciada dia 25 abril
Descrição

Descrição:


• Conduzir estudos quantitativos de negócio de forma autônoma, desde a formulação de hipóteses até a extração de dados, modelagem e geração de recomendações estratégicas;

• Identificar oportunidades de crescimento no canal App por meio de análises estatísticas — correlações, segmentação de clientes, análise de propensão e modelos de regressão aplicados a comportamento de contratação;

• Acompanhar os indicadores de performance do canal digital (funil de conversão, ticket médio, volume de contratos), diagnosticando desvios e propondo ações corretivas com embasamento em dados;

• Contribuir na concepção de novas funcionalidades e jornadas, atuando como ponte entre negócio e tecnologia com visão orientada a dados;

• Construir e manter dashboards analíticos em Power BI ou ferramentas similares, garantindo visibilidade dos KPIs para a liderança;

• Agir proativamente na identificação e remoção de obstáculos ao desempenho da equipe, trazendo dados como base para a tomada de decisão.


Requisitos:


• Superior completo em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência de Dados, Física ou áreas correlatas com forte base quantitativa;

• Experiência comprovada com análise estatística aplicada a negócio: correlação, regressão, testes de hipótese e significância estatística;

• Capacidade de extrair, processar e analisar dados de forma autônoma, sem dependência de time de dados dedicado;

• Domínio de SQL para consultas analíticas (incluindo joins complexos, agregações e subqueries);

• Conhecimento em Power BI e Excel avançado (modelagem de dados, DAX, tabelas dinâmicas, análises estatísticas);

• Experiência prévia em setor financeiro ou bancário, com compreensão de produtos de crédito, canais digitais ou comportamento do cliente em apps.


Desejáveis:


• Experiência com Python ou R para análise de dados e modelagem estatística;

• Conhecimento em Snowflake, BigQuery ou outro data warehouse moderno;

• Vivência com testes A/B — incluindo definição de significância estatística, tamanho de amostra e interpretação dos resultados;

• Atuação prévia com canais digitais de crédito consignado ou produtos bancários similares;

• Experiência com modelos de clusterização, propensão ou segmentação de clientes.

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