? ResponsabilidadesEstruturar, administrar e transformar dados corporativos em informações estratégicas e confiáveis;Atuar desde a integração e modelagem até o desenvolvimento de dashboards e relatórios interativos;Criar e manter pipelines e ambientes analíticos (DW, Data Lake, Lakehouse, etc.);Garantir a qualidade, governança e segurança dos dados, assegurando conformidade com LGPD e GDPR;Traduzir análises complexas em informações claras para áreas de negócio (finanças, comercial, marketing, entre outras);Colaborar com times multidisciplinares para propor soluções baseadas em dados e apoiar decisões corporativas.? Conhecimentos TécnicosBanco de Dados: fundamentos avançados, modelagem relacional e dimensional (modelo estrela, floco de neve, galáxia);SQL avançado e administração intermediária de bancos Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL e Caché;ETL / ELT: ferramentas como Spark, SSIS, Pentaho ou similares;Armazenamento em nuvem: AWS S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage;Governança e segurança: versionamento, lineage, auditoria, logs e rastreabilidade;BI e Visualização de Dados: Power BI, QlikView, Qlik Sense, Tableau, Looker ou Superset;Integração de Dados: APIs REST, JSON, Excel, ERPs e bancos de dados;Programação básica: noções de linguagens voltadas à integração e automação de processos.? Competências Comportamentais e EstratégicasPensamento Estratégico e Visão de Negócio: compreender o impacto dos dados nas decisões e alinhar análises às metas corporativas;Raciocínio Analítico e Pensamento Crítico: interpretar informações com profundidade e propor soluções assertivas;Comunicação Clara e Didática: traduzir termos técnicos para a linguagem de negócio e produzir relatórios objetivos;Colaboração e Trabalho em Equipe: atuar junto a times multidisciplinares, com foco em resultado coletivo;Proatividade e Curiosidade Técnica: buscar novas ferramentas e tendências, antecipar problemas e propor melhorias;Gestão de Demandas e Resiliência: priorizar tarefas, manter controle de cronogramas e estabilidade sob pressão;Rigor Técnico e Foco em Qualidade: assegurar precisão, consistência e confiabilidade dos dados em todas as entregas.? DiferenciaisExperiência com ambientes de Big Data;Certificações em BI ou Cloud (AWS, Azure, Google Cloud);Vivência em empresas de grande porte ou ambientes industriais.