Analista de dados sênior

Formação:

• Ensino Superior completo em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Administração ou áreas correlatas.

Experiência:

• Experiência consolidada em análise de dados, KPIs, métricas e performance operacional, compatível com atuação em nível sênior;
• Conhecimento avançado em Databricks;
• Proficiência em SQL para extração, transformação e análise de dados;
• Experiência com Python aplicado à análise e automação de dados;
• Experiência com processos de ETL, pipelines de dados e bancos de dados relacionais;
• Capacidade de transformar dados em insights e recomendações que apoiem a tomada de decisão;
• Boa comunicação e capacidade de interação com áreas técnicas e de negócio.

Requisitos Desejáveis:

• Vivência no segmento financeiro, bancário ou de crédito consignado;
• Experiência com ferramentas de Business Intelligence, especialmente desenvolvimento de dashboards no Databricks;
• Conhecimento em governança, qualidade e gestão de dados;
• Familiaridade com boas práticas de Engenharia de Dados;
• Conhecimento ou experiência com iniciativas de Inteligência Artificial aplicadas a Dados e Analytics.

• Extrair, consolidar, tratar e validar dados provenientes de diferentes fontes, garantindo qualidade, consistência e confiabilidade das informações;
• Construir, manter e executar processos de ETL, pipelines e datasets, assegurando a disponibilidade dos dados para análises e projetos;
• Desenvolver consultas SQL e automações em Python para extração, transformação, tratamento e análise de dados;
• Monitorar e analisar KPIs e métricas de performance, segmentando resultados por canais e identificando tendências, desvios e oportunidades de melhoria;
• Desenvolver dashboards, relatórios executivos e análises gerenciais em ferramentas de Business Intelligence, traduzindo dados complexos em informações relevantes para o negócio;
• Gerar insights e recomendações estratégicas para apoiar a tomada de decisão das áreas de negócio, atuando em parceria com Crédito e Mesa de Crédito;
• Documentar processos, fluxos de dados, transformações e regras de negócio, contribuindo para a organização e disseminação do conhecimento;
• Participar de discussões técnicas e acompanhar a evolução de projetos relacionados a Dados, Analytics, Engenharia de Dados e Inteligência Artificial, contribuindo com análises e soluções baseadas em dados.