- Domínio de SQL (joins, CTEs, análises, otimização de queries);- Experiência em modelagem de dados e conceitos de DW (star schema, fato/dimensão);- Experiência com Power BI ou ferramenta de BI equivalente;- Conhecimentos de Python para análise de dados (pandas, numpy, scripts ETL);- Experiência com integrações e manipulação de dados em APIs, arquivos, bancos relacionais oudata lakes;- Entendimento de fundamentos estatísticos: métricas, distribuição, correlação, hipóteses;- Familiaridade com versionamento (Git) e práticas de colaboração.Diferenciais- Experiência com arquiteturas em nuvem (Azure, AWS ou GCP);- Vivência com pipelines modernos (Airflow, DBT, Data Factory);- Conhecimento em machine learning básico para análises preditivas;- Experiência com governança, catálogos de dados e métricas de negócio;- Participação em projetos de produto, growth ou melhoria contínua.- Coletar, tratar, transformar e analisar dados de diferentes fontes;- Desenvolver relatórios e dashboards em ferramentas de BI (Power BI, Tableau, Looker, etc.);- Criar consultas SQL otimizadas e pipelines de dados para análises recorrentes;- Garantir qualidade, consistência e governança dos dados;- Identificar oportunidades de melhoria nos processos, fluxos e qualidade das bases;- Apoiar áreas de negócio com estudos ad hoc e análises estratégicas;- Documentar processos, métricas, definições e modelos analíticos;- Trabalhar em conjunto com engenharia, produto, tecnologia e áreas internas.