O Analista de Dados Pleno é responsável por realizar análises de dados detalhadas, desenvolver relatórios e dashboards para suportar a tomada de decisão e colaborar com as áreas de negócio para identificar e resolver problemas. Este profissional desempenha um papel importante na implementação de soluções analíticas e na criação de modelos preditivos mais simples, sendo um ponto de apoio para iniciativas de dados em toda a organização. Responsabilidades: Análise de Dados: Coletar, limpar e transformar dados para análises detalhadas, atendendo as demandas de diferentes áreas. Desenvolvimento de Dashboards e Relatórios: Criar e manter dashboards e relatórios em ferramentas como Power BI e Tableau para visualização de KPIs. Modelagem Preditiva Básica: Desenvolver modelos preditivos simples para suportar decisões de negócio. Colaboração Interfuncional: Trabalhar com equipes de negócios para identificar oportunidades de análise e fornecer insights acionáveis. Automatização de Relatórios: Automatizar a coleta de dados e criação de relatórios para otimizar o tempo e melhorar a precisão. Monitoramento de KPIs: Definir e monitorar métricas de desempenho, identificando áreas de melhoria. Documentação e Governança: Manter a documentação atualizada dos processos de análise e assegurar conformidade com políticas de governança de dados. Suporte à Equipe: Auxiliar Analistas de Dados Júnior no desenvolvimento de habilidades e no suporte em suas atividades. Requisitos: Graduação na área de Dados/Tecnologia ou afins Banco de dados: Conhecimento em SQL/NoSQL para consulta de dados e criação de relatórios. Linguagens de Programação: Experiência com Python e/ou R para manipulação de dados. Visualização de Dados: Familiaridade com ferramentas como Power BI e Tableau. Estatística e Matemática: Conhecimento em técnicas estatísticas básicas para análise de dados. Comunicação: Capacidade de apresentar insights de maneira clara para stakeholders. Metodologia Ágil: Experiência em trabalhar com metodologias ágeis, como Scrum e Kanban. Organização e Gerenciamento de Tarefas: Habilidade de gerenciar várias tarefas e prioridades. Diferenciais: Experiência com frameworks de big data, como Hadoop e Spark. Certificação em análise de dados ou ciência de dados (e.g., Data Science, Machine Learning). Experiência com ferramentas de integração de dados, como ETL. Experiência com metodologias ágeis e gestão de projetos. Conhecimento de frameworks de governança de dados, como GDPR e LGPD.