Analista de Dados Sênior
Alldax – Grupo 3/SA
Presencial
R$ 4.400,00 até R$ 4.477,04 + Assistência médica + Assistência odontológica + Auxílio academia + Day Off (folga de aniversário) + Reembolso dos descontos de VA e VT + Vale-alimentação + Vale-transporte
Brasília, DF, BR
De segunda à sexta, das 8h às 18h com 1h de almoço
Profissional
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Efetivo – CLT
Descrição e Responsabilidades
O Analista de Dados Sênior será responsável por liderar a implementação de uma cultura de análise e tomada de decisão baseada em dados dentro da empresa. Este profissional será encarregado de consolidar informações provenientes de diversos sistemas, criar relatórios e dashboards estratégicos, e fornecer insights que impactem diretamente nos resultados do negócio. Além disso, atuará como referência técnica na área de dados, promovendo melhores práticas e gerando valor por meio de análises avançadas e soluções baseadas em ciência de dados.
10 Principais Atribuições
Coleta e Integração de Dados:
Extrair, transformar e integrar dados provenientes de diferentes sistemas e plataformas utilizadas pela empresa, garantindo a qualidade e consistência das informações.
Criação de Relatórios e Dashboards:
Desenvolver painéis (dashboards) dinâmicos e relatórios interativos para monitoramento de indicadores de performance (KPIs) e métricas relevantes para o negócio.
Análise de Dados Avançada:
Realizar análises exploratórias, preditivas e prescritivas para identificar tendências, padrões e oportunidades de melhoria.
Governança de Dados:
Estabelecer políticas e padrões para garantir a segurança, organização e usabilidade dos dados coletados e armazenados.
Tomada de Decisão Baseada em Dados:
Suportar as lideranças na tomada de decisão estratégica, oferecendo insights claros e objetivos baseados em análises detalhadas.
Automatização de Processos:
Automatizar fluxos de trabalho relacionados à coleta, transformação e visualização de dados, reduzindo esforços manuais.
Criação de Modelos Estatísticos e Previsões:
Desenvolver e implementar modelos de análise preditiva que possam melhorar a eficiência operacional ou alavancar oportunidades de negócio.
Colaboração com Equipes Internas:
Trabalhar em conjunto com diferentes áreas (vendas, marketing, operações, etc.) para entender suas necessidades de dados e entregar soluções personalizadas.
Capacitação e Suporte:
Treinar e orientar líderes e colaboradores no uso de relatórios e ferramentas de dados, ajudando na interpretação e aplicação prática.
Identificação de Oportunidades de Negócio:
Propor novas iniciativas e estratégias a partir de insights baseados em dados para otimizar resultados e aumentar a competitividade da empresa.
Requisitos
Domínio em Ferramentas de Análise de Dados (Hard Skill):
Conhecimento avançado em ferramentas como Power BI, Tableau ou Looker para visualização de dados, além de linguagens como SQL, Python ou R para análise avançada.
? Exemplo prático: Criar dashboards para acompanhar em tempo real o desempenho de vendas por produto e região.
Capacidade de Resolver Problemas Complexos (Soft Skill):
Habilidade de interpretar grandes volumes de dados e traduzi-los em soluções para problemas de negócios.
? Exemplo prático: Identificar gargalos no ciclo de produção e propor soluções baseadas nos dados coletados.
Habilidade em Comunicação e Storytelling com Dados (Soft Skill):
Competência em comunicar resultados de forma clara e persuasiva, adaptando-se ao público (desde níveis operacionais até executivos).
? Exemplo prático: Apresentar insights a lideranças para embasar uma estratégia de expansão.
Experiência com Big Data e Infraestrutura de Dados (Hard Skill):
Conhecimento em ferramentas de Big Data como Hadoop, Spark ou Snowflake, além de experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais.
? Exemplo prático: Trabalhar com grandes volumes de dados de vendas para segmentação detalhada de clientes.
Mentalidade Estratégica e Foco em Negócios (Soft Skill):
Habilidade de alinhar análises de dados com os objetivos estratégicos da empresa, garantindo que as ações estejam baseadas em prioridades claras.
? Exemplo prático: Usar dados de comportamento do consumidor para propor uma campanha de marketing personalizada que eleve a conversão.
Requisitos Adicionais
Formação em áreas como Ciência de Dados, Engenharia de Computação, Estatística, Matemática ou correlatas.
Experiência mínima de 5 anos em análise de dados, preferencialmente em empresas de médio ou grande porte.
Inglês intermediário/avançado (para lidar com ferramentas e fontes de dados internacionais).
Desejável certificação em análise de dados ou ferramentas específicas (Ex: Microsoft Certified: Data Analyst Associate ou Google Data Analytics).
