Formação:Engenharia (todas), Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Matemática e Estatística.Especializações e/ou Mestrado na área de dados e big data será considerado um diferencial.Inglês intermediárioRequisitos:Domínio de ferramentas de visualização de dados (Grafana, Power BI, outras).Sólida experiência em linguagens de manipulação de dados (SQL, Python, Cloud).Conhecimento em modelagem, big data e análises estatísticas.Conhecimento ferramentas de ETL, SAP, WMS.Familiaridade com plataformas cloud-based (Azure, AWS, outras) e experiência com data lake, data wharehouse ou ambientes de big data.Familiaridade com sistemas de automação industrial e protocolos de comunicação (OPC UA, MQTT).Capacidade de aprender rapidamente novos conceitos, especialmente em análise de dados.Elaboração de apresentações.Habilidade de comunicação e relacionamento interpessoal.Experiência:Experiência prévia com dados, preferencialmente industriais, modelagem.Conhecimento de fábrica, processos e sistemas industriais.Vivência em ambiente ágil.Desenvolver soluções analíticas de ponta a ponta, traduzindo problemas de negócio em estrutura analítica e insights acionáveis.Desenvolver processos de ingestão de dados combinando diversas fontes de dados utilizando tecnologias em nuvem e ferramentas de ETL (extração, transformação e carregamento).Entender o ecossistema atual de dados da empresa garantindo o mapeamento das origens de dados. Levantar as necessidades do negócio, documentar e desenvolver os pipelines de dados.Modelar e disponibilizar as camadas de virtualização de dados com o objetivo flexibilizar e dar velocidade aos negócios para desenvolver dashboards em qualquer ferramenta de visualização.Desenvolver dashboards, análises e disponibilizar camada de visualização de dados para desenvolvimento de relatórios e dashboards.Criar storytelling eficaz, conectando diferentes KPIs e apresentado recomendações acionáveis para os stakeholders.Habilitar usuários na utilização de resultados finais do pipeline e promover o aprendizado contínuo dentro do time.Elaborar fluxos, procedimentos, relatórios de status, reportar insights e fazer recomendações para as lideranças.Apoiar na arquitetura de sistemas distribuídos, conhecer modelagens de Data Warehouse e implementar as camadas de segurança da informação na plataforma de dados, seguindo as diretrizes da LGPD.Contribuir tecnicamente no desenvolvimento de soluções junto com equipes de tecnologia e fornecedores, contribuindo para a estratégia e requisito de dados.