A missão
Os Analistas de Inteligência de Dados avaliam como a informação pode ser usada para responder a perguntas, apoiar decisões e resolver problemas de negócio. São responsáveis pela curadoria de resultados gerados por agentes de IA, automação de fluxos analíticos e a tradução entre as áreas de negócio e os sistemas inteligentes.
O seu desafio será
Trabalhar em conjunto com equipes de tecnologia, negócios, Cientistas e Engenheiros de Dados em projetos analíticos e de automação;
Operar e configurar ferramentas de automação e agentes de dados, garantindo qualidade e consistência das análises;
Minerar dados de fontes primárias e secundárias, limpando e organizando informações relevantes;
Avaliar e validar saídas produzidas por IA generativa (dashboards, textos, análises) para assegurar precisão e reduzir vieses;
Analisar e interpretar resultados usando técnicas estatísticas e ferramentas analíticas;
Identificar tendências e padrões em conjuntos de dados, sugerindo melhorias em processos de negócio;
Criar fluxos automatizados de relatórios e dashboards, reduzindo trabalhos repetitivos manuais;
Apoiar iniciativas de experimentação rápida com modelos de lA em colaboração com Cientistas de Dados;
Documentar, versionar e monitorar os trabalhos realizados, seguindo padrões estabelecidos.
Antes de tudo, você precisa se identificar com nosso propósito que é valorizar as pessoas para que cada uma construa a sua própria história.
Além disso, é interessante que você tenha
Experiência prévia na área de Dados;
Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Estatística ou áreas correlatas;
Conhecimento em ferramentas de análise e visualização de dados (Power BI, Excel, Tableau como diferencial);
Domínio de SQL e bancos de dados relacionais e não relacionais (SQL Server, MySQL, MongoDB, Postgres);
Conhecimento de Python e bibliotecas para análise de dados (Pandas, Numpy, Matplotlib);
Noções de Machine Learning e IA generativa (Scikit-learn, uso de APis como OpenAl, Hugging Face, Azure Al);
Familiaridade com ferramentas de automação de dados (Airflow, dbt, N8N ou equivalentes);
Capacidade de estruturar prompts e interagir com modelos de linguagem (prompt engineering básico);
Boa comunicação e capacidade de traduzir análises em recomendações práticas para o negócio;
Conhecimento em Spark é um diferencial.
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