Obrigatório: Conhecimento técnico:·Linguagens de programação: Python (essencial), SQL, NO-SQL (MongoDB).·Frameworks e bibliotecas: Selenium, RabbitMQ, Pandas, NumPy, Matplotlib.·Bancos de dados: SQL Server (acima do 2012), PostgreSQL, MySQL.·Ciência de dados e IA: Algoritmos de NLP, técnicas de machine learning (classificação, regressão, clustering).·DevOps e ferramentas de implantação: Git, Docker, Kubernetes, AWS, Azure.·Habilidades:·Comunicação eficaz e capacidade de apresentar resultados técnicos para diferentes públicos.·Trabalho em equipe e colaboração com outros membros da equipe.·Pensamento crítico e resolução de problemas.·Proatividade e iniciativa para buscar novas soluções.Desejável:Conhecimento técnico:·Frameworks e bibliotecas: Jenkins, Portainer.·Ciência de dados e IA: Técnicas de deep learning.Benefícios: (EXEMPLO)·Salário compatível com o mercado.·Vale-refeição e vale-transporte.·Plano de saúde e odontológico.·Oportunidades de crescimento profissional.·Ambiente de trabalho dinâmico e desafiador.Objetivo:Desenvolver e implementar soluções de análise de dados e automação para otimização de processos e tomada de decisões estratégicas.Analise de Dados: ·Coleta e manipulação de dados de diversas fontes (bancos de dados, APIs, etc.
).·Tratamento e limpeza de dados para garantir a qualidade da informação.·Aplicação de técnicas de análise estatística e machine learning para extrair insights dos dados.·Desenvolvimento de dashboards e relatórios para visualização dos resultados da análise.·Automação RPA:·Criação de scripts e RPA (Robotic Process Automation) para automatizar tarefas repetitivas e manuais.·Integração de ferramentas de automação com os sistemas da empresa.·Monitoramento e otimização dos processos automatizados.·Outras:·Colaboração com outras áreas da empresa para identificar oportunidades de melhoria e implementar soluções inovadoras.·Documentação das atividades e processos realizados.·Manutenção e atualização das soluções de análise de dados e automação.