O Analista de Dados Pleno é responsável por realizar análises de dados detalhadas, desenvolver relatórios e dashboards para suportar a tomada de decisão e colaborar com as áreas de negócio para identificar e resolver problemas. Este profissional desempenha um papel importante na implementação de soluções analíticas e na criação de modelos preditivos mais simples, sendo um ponto de apoio para iniciativas de dados em toda a organização. Responsabilidades: - Análise de Dados: Coletar, limpar e transformar dados para análises detalhadas, atendendo as demandas de diferentes áreas. - Desenvolvimento de Dashboards e Relatórios: Criar e manter dashboards e relatórios em ferramentas como Power BI e Tableau para visualização de KPIs. - Modelagem Preditiva Básica: Desenvolver modelos preditivos simples para suportar decisões de negócio. - Colaboração Interfuncional: Trabalhar com equipes de negócios para identificar oportunidades de análise e fornecer insights acionáveis. - Automatização de Relatórios: Automatizar a coleta de dados e criação de relatórios para otimizar o tempo e melhorar a precisão. - Monitoramento de KPIs: Definir e monitorar métricas de desempenho, identificando áreas de melhoria. - Documentação e Governança: Manter a documentação atualizada dos processos de análise e assegurar conformidade com políticas de governança de dados. - Suporte à Equipe: Auxiliar Analistas de Dados Júnior no desenvolvimento de habilidades e no suporte em suas atividades. Requisitos: - Graduação na área de Dados/Tecnologia ou afins - Banco de dados: Conhecimento em SQL/NoSQL para consulta de dados e criação de relatórios. - Linguagens de Programação: Experiência com Python e/ou R para manipulação de dados. - Visualização de Dados: Familiaridade com ferramentas como Power BI e Tableau. - Estatística e Matemática: Conhecimento em técnicas estatísticas básicas para análise de dados. - Comunicação: Capacidade de apresentar insights de maneira clara para stakeholders. - Metodologia Ágil: Experiência em trabalhar com metodologias ágeis, como Scrum e Kanban. - Organização e Gerenciamento de Tarefas: Habilidade de gerenciar várias tarefas e prioridades. Diferenciais: - Experiência com frameworks de big data, como Hadoop e Spark. - Certificação em análise de dados ou ciência de dados (e.g., Data Science, Machine Learning). - Experiência com ferramentas de integração de dados, como ETL. - Experiência com metodologias ágeis e gestão de projetos. - Conhecimento de frameworks de governança de dados, como GDPR e LGPD.