
Analista de Dados II | Grupo Autoglass
- Vila Velha - ES
- Permanente
- Período integral
- Análises de Dados - Entender demandas de negócio, definir entregáveis, indicadores e métricas, coletar e preparar dados, prototipar fontes e análises, interpretar e apresentar resultados;
- Estruturação de Fontes - Mapear origens e fluxos de dados, limpar e organizar informações, documentar campos, solicitar e validar novas fontes;
- Gestão de Incidentes - Detectar e comunicar inconsistências, validar painéis e sistemas e acionar áreas responsáveis;
- Documentação - Manter fontes, painéis, colunas e campos descritos, documentados e atualizados no catálogo de dados;
- Governança de Dados - Avaliar qualidade e utilização de fontes e painéis, remover itens desatualizados e apoiar na revisão de permissões de acesso;
- Iniciativas de Melhoria - Identificar problemas e oportunidades de negócio, mapear processos, modelar soluções, validar e implementar resultados, acompanhar impactos.
- Formação Acadêmica: Superior completo ou em andamento em Engenharias, Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Administração ou áreas correlatas.
- Conhecimentos Técnicos:
- Domínio de SQL para manipulação e consulta em bases de dados;
- Domínio em ferramentas e técnicas de Visualização de Dados como Tableau ou Power BI e drill down, drill up, composição e distribuição etc;
- Proficiência em linguagens de programação voltadas para área de dados, como Python ou R e suas principais bibliotecas;
- Excel Avançado, incluindo a utilização de tabelas dinâmicas, fórmulas complexas e análise de dados;
- Noções em ELT/ETL e arquiteturas de dados (DWs e Data Lakehouse).
- Experiência Profissional:
- Experiência sólida com integração e análise de dados a partir de diferentes fontes;
- Experiência com mineração e modelagem de dados;
- Habilidade de comunicação e simplificação para públicos não técnicos.
- Competências Complementares:
- Capacidade de trabalhar em equipe e colaborar com stakeholders para entender requisitos de negócios e traduzir em soluções analíticas;
- Pensamento crítico e habilidade para resolver problemas complexos.
- Experiência prática com dados financeiros e corporativos além de vivência em ambientes com múltiplos centros de custo;
- Certificações: Certificações em análise de dados, ciência de dados ou machine learning (Tableau, Microsoft, AWS etc).
- Pra cuidar da sua saúde física e mental:
- Pra apoiar seu dia a dia:
- Pra desenvolver sua carreira:
- Para melhorar o seu dia no trabalho presencial:
- Para melhorar o seu dia no trabalho remoto: