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Solví - Soluções Para A Vida1 month ago

Analista de Dados Pleno

On-site · São Paulo, São Paulo, Brazil

Type
Full Time
Level
Mid Level
Education
Bachelors Degree
Company size
Unknown

Job Summary

Analista de Dados Pleno com atuação estratégica na área de Engenharia de Dados e Analytics. Responsável por gerenciar dados de várias fontes assegurando qualidade e consistência, criar e manter dashboards e relatórios (Power BI ou similares) para gerar insights que apoiem a tomada de decisão, implementar boas práticas de governança de dados, e colaborar com times multifuncionais para mapear necessidades de negócio e traduzir em soluções baseadas em dados. Requisitos incluem formação superior completa em áreas correlatas, experiência com visualização de dados, documentação e versionamento, metodologias ágeis, habilidades em SQL/Python/ETL, e experiência com bancos de dados relacionais (Oracle, SQL Server, MySQL). Diferenciais incluem conhecimentos em estatísticas descritivas, análises exploratórias e inferência básica. Benefícios: vale-refeição, vale-alimentação, assistência médica/odontológica, seguro de vida, previdência privada, auxílio-creche, parcerias, translado, e programa de remuneração variável. Horário: segunda a quinta 08h00-18h00 e sexta 08h00-17h00; local de trabalho presencial em São Paulo, SP.

Required Qualifications

  • Formação superior completa em Engenharia de dados, Engenharia de Software, Engenharia de produção, Matemática, Estatística, Ciência da Computação, Ciência de Dados, Administração ou áreas correlatas
  • Experiência em ferramentas de visualização de dados (Power BI ou similares)
  • Conhecimento em consultas SQL, Python ou outras ferramentas de ETL para extração e transformação de dados
  • Experiência em extração de dados Relacionais (Oracle, SQL Server, My SQL, entre outros)
  • Boas práticas de documentação, versionamento e metodologias ágeis
  • Habilidade em análise de dados, com foco em geração de insights, além de implementação de melhorias
  • Facilidade de comunicação e apresentação de resultados
  • Trabalhar com times multifuncionais para mapear necessidades de negócio e traduzir em soluções através do uso de dados
  • Diferenciais: estatísticas descritivas, análises exploratórias e inferência básica
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