Requisitos e QualificaçõesFormação: Formação de nível superior na área de Estatística, Economia, Ciências Atuariais, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou áreas afins. Conhecimento Técnico e experiência exigida: Perfil do Engenheiro de Dados Sênior: Conhecimento técnico e comportamental esperadosEngenheiro de Dados com experiência em Python e Power BI. Especialista em otimização de processos de dados e criação de visualizações impactantes para suporte à tomada de decisões.Habilidades Técnicas:Linguagens de Programação: Python, pandas para manipulação e análise de dados, incluindo operações de limpeza, transformação e agregação de dados; NumPy para operações matemáticas e estatísticas. Processamento de Dados: ETL (Extract, Transform, Load) no desenvolvimento de pipelines de dados para extrair, transformar e carregar dados de diversas fontes. Automatização de Tarefas com uso de scripts Python para automatizar processos repetitivos e otimizar fluxos de trabalho.Ferramentas de Visualização: Power BI. Modelagem de Dados: Criação de modelos de dados robustos e eficientes, garantindo a integridade e a performance das consultas. DAX (Data Analysis Expressions): Desenvolvimento de fórmulas complexas para análises avançadas. Power Query: Transformação e limpeza de dados para prepará-los para análise. Design de Dashboards: Aplicação de melhores práticas de design para criar dashboards intuitivos e visualmente atraentes. Integração de Dados: Conexão e integração de dados de diversas fontes, como bancos de dados SQL, arquivos Excel, APIs, entre outros. Segurança e Governança: Implementação de políticas de segurança e governança de dados dentro do Power BI.Bancos de Dados: MSSQL Server (Banco de Dados Estruturados). Habilidades pessoais:Proatividade: Capacidade de identificar e resolver problemas de forma independente.Adaptabilidade: Flexibilidade para se ajustar a novas ferramentas e metodologias rapidamente.Comunicação: Habilidades interpessoais para colaborar eficazmente com equipes multidisciplinares.Resolução de Problemas: Abordagem analítica para solucionar desafios complexos.Experiência Profissional esperada:Atuou no desenvolvimento de pipelines de dados eficientes utilizando Python e SQL.Atuou na implementação de dashboards interativos no Power BI para monitoramento de KPIs com uso intensivo de drill-down.Atuou na automatização de processos de ETL complexos, contemplando a implantação em produção e o monitoramento.Atuou na construção de modelos de Entidade-Relacionamento, identificação de Dados Mestres, modelagem multidimensional e mapeamento de fluxo de dados e catálogo de dados. Certificação: Não é exigida Atividades Aplicar conhecimentos estatísticos e probabilísticos na elaboração de modelos e soluções analíticas para identificar e obter valor em iniciativas de Analytics. Usar com destreza ferramentas de Analytics para elaboração de modelos e soluções analíticas, análise de dados e elaboração de painéis ou dashboards, Python, SQL, Power BI, Spotfire, Json, experiência com análise, preparo e modelagem de dados, experiência prática em inteligência artificial - definição e elaboração/otimização de modelos para análise preditiva, capacidade de elaborar apresentações de dados, com domínio conceitual de storytelling com dados.