Atividades: 1. Coleta e Organização de Dados • Desenvolver processos de extração, transformação e carregamento de dados (ETL) de várias fontes, tanto internas quanto externas, garantindo que os dados sejam precisos, completos e prontos para análise. • Organizar grandes volumes de dados em estruturas eficientes e acessíveis, criando pipelines que garantam a disponibilidade e integridade das informações para os analistas e tomadores de decisão. 2. Análise e Interpretação de Dados • Aplicar técnicas estatísticas, análise de cluster, análise de séries temporais e testes de hipótese, para entender padrões, correlações e anomalias nos dados. • Realizar análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas, fornecendo uma visão completa dos dados e insights detalhados sobre o comportamento dos clientes, tendências de mercado e desempenho de produtos. 3. Desenvolvimento e Automação de Dashboards e Relatórios • Criar dashboards dinâmicos e interativos utilizando ferramentas como Power BI, Tableau, Looker ou outros softwares de visualização, permitindo que diferentes departamentos monitorem indicadores de desempenho (KPIs) em tempo real. • Automatizar a geração de relatórios semanais, mensais e trimestrais, garantindo que as principais métricas de desempenho estejam sempre disponíveis para os executivos e líderes de equipe. 4. Análise Preditiva e Modelagem Estatística • Utilizar técnicas de modelagem estatística para segmentação de clientes, percentuais e afins. • Testar, ajustar e melhorar continuamente os modelos preditivos para garantir que eles se adaptem às mudanças nos dados e nas condições de negócios. 5. Experimentos e Testes A/B • Conceber, implementar e analisar experimentos, como testes A/B, para avaliar a eficácia de mudanças em processos, produtos ou campanhas. • Desenhar experimentos controlados com metodologias rigorosas, garantindo que os resultados sejam estatisticamente significativos e relevantes para a tomada de decisões. • Analisar os resultados dos testes para identificar quais variáveis impactam mais o desempenho e fornecer recomendações baseadas em evidências. 6. Suporte Estratégico à Tomada de Decisão • Trabalhar em estreita colaboração com executivos e gestores para entender os desafios de negócios e fornecer insights baseados em dados que ajudem a resolver esses problemas. • Traduzir os resultados das análises em recomendações práticas e estratégias acionáveis, contribuindo diretamente para o crescimento, eficiência e inovação da empresa. 7. Trabalhar com Equipes Multidisciplinares • Colaborar com equipes de Marketing, Vendas, Operações, Finanças e TI, entendendo suas necessidades e ajudando a identificar oportunidades de melhoria por meio de dados. • Ser o ponto focal de analytics, facilitando a integração de dados em diferentes áreas da empresa e promovendo a cultura de decisões baseadas em evidências. 8. Garantir Qualidade e Governança de Dados • Implementar práticas de governança de dados para garantir a precisão, integridade e conformidade com regulamentações, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e GDPR. • Monitorar a consistência e qualidade dos dados ao longo de todo o pipeline de análise, garantindo que as decisões sejam baseadas em informações confiáveis. 9. Monitoramento Contínuo de KPIs e Análise de Desempenho • Acompanhar KPIs chave em tempo real, identificando rapidamente tendências negativas ou positivas e tomando ações proativas para melhorar o desempenho das operações, vendas, campanhas de marketing ou satisfação do cliente. Requisitos: • Proficiência em ferramentas de análise de dados e visualização como Excel, SQL, Tableau, Power BI, Looker ou outras plataformas de BI. • Habilidades básicas em ferramentas de análise estatística e linguagens de programação como Python, R, ou SAS. • Experiência com bancos de dados e ferramentas de extração e manipulação de dados (ETL).

Número de vagas: 1

Tipo de contrato e Jornada: Efetivo – CLT - Período Integral

Área Profissional: Analista em Contábil, Finanças, Economia - Finanças