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VAGA DATALAKERS

Analista de dados Pleno

Trabalho remoto

Como Analista de Dados, você será responsável por coletar, organizar, analisar e interpretar grandes conjuntos de dados para fornecer insights valiosos e orientar a tomada de decisões estratégicas dentro da Datalakers. Você trabalhará em estreita colaboração com as equipes de negócios e outras áreas para entender suas necessidades e transformar os dados brutos em informações acionáveis.

Responsabilidades e Atribuições 

  • Coleta e integração de dados: Identificar fontes de dados relevantes, coletar e integrar conjuntos de dados de várias fontes, como bancos de dados internos, sistemas de terceiros, APIs e arquivos externos. Garantir a qualidade e a consistência dos dados durante o processo de integração.

  • Limpeza e pré-processamento de dados: Realizar limpeza e pré-processamento dos dados, tratando valores ausentes, outliers e inconsistências. Aplicar técnicas de transformação de dados, como normalização, padronização e codificação de variáveis.

  • Análise exploratória de dados: Realizar análises exploratórias dos dados para identificar padrões, tendências e insights iniciais. Utilizar técnicas estatísticas descritivas para resumir e visualizar os dados, como gráficos, tabelas e medidas de resumo.

  • Visualização de dados: Criar visualizações de dados claras e impactantes, utilizando ferramentas de visualização, como Tableau, Power BI ou outras. Desenvolver dashboards interativos e relatórios visuais que comuniquem insights de forma compreensível e intuitiva.

  • Comunicação de resultados: Comunicar de forma clara e eficaz os resultados das análises de dados para as partes interessadas, incluindo a equipe de gestão e outros membros da organização. Explicar insights, recomendações e oportunidades identificadas de maneira acessível a públicos não técnicos.

  • Apoio à tomada de decisões: Fornecer suporte analítico e informações relevantes para ajudar na tomada de decisões estratégicas da empresa. Colaborar com as equipes de negócios e gestão para entender suas necessidades, identificar questões críticas e propor soluções baseadas em dados.

  • Monitoramento e avaliação: Acompanhar o desempenho dos modelos e soluções implementadas, monitorando indicadores-chave de desempenho (KPIs). Avaliar a eficácia das estratégias e recomendar ajustes ou melhorias com base nos resultados obtidos.

  • Manutenção e melhoria de processos: Identificar oportunidades de melhoria nos processos de coleta, armazenamento e análise de dados. Propor e implementar soluções para otimizar a eficiência e a qualidade dos dados, bem como a eficácia das análises realizadas.

Requisitos

  • Experiência em análise de dados: Ter experiência prática em análise de dados, preferencialmente em um ambiente corporativo. Experiência em lidar com grandes volumes de dados e aplicar técnicas estatísticas e de modelagem para extrair insights significativos.

  • Ferramentas de análise de dados: Ter experiência com ferramentas de análise de dados, como Python (pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn), R (tidyverse), SQL, Excel avançado, Tableau, Power BI ou outras ferramentas de visualização de dados.

  • Conhecimento em bancos de dados: Ter conhecimento de bancos de dados relacionais e noções de SQL para consultas complexas e manipulação de dados. Familiaridade com bancos de dados não relacionais e técnicas de armazenamento e processamento de big data é um diferencial.

  • Capacidade analítica e resolução de problemas: Ter habilidades analíticas para compreender problemas de negócio complexos, formular hipóteses, identificar padrões e gerar insights a partir dos dados. Capacidade de resolver problemas de forma criativa e eficiente.

  • Pensamento crítico e habilidades de comunicação: Ter habilidades de pensamento crítico para avaliar e interpretar os resultados das análises de dados. Capacidade de comunicar insights e resultados de forma clara e concisa, tanto verbalmente quanto por escrito, para diferentes públicos.

  • Trabalho em equipe e colaboração: Ser capaz de trabalhar em equipe, colaborar com outros profissionais e compartilhar conhecimento. Ter habilidades de comunicação e capacidade de trabalhar em projetos multidisciplinares.

  • Curiosidade e aprendizado contínuo: Demonstrar interesse em aprender continuamente sobre novas técnicas, ferramentas e abordagens na área de análise de dados. Estar disposto a se atualizar e desenvolver novas habilidades.

Diferencial

  • Conhecimento de Métodos Ágeis.

  • Experiência em Gestão de Backlog.

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