Analista de bi sr

Base

• Experiência Comprovada: Mínimo de 3 anos de experiência em Business Intelligence, Análise de Dados ou em uma área similar.
• SQL Avançado: Domínio em consultas SQL complexas para extração, manipulação e análise de dados.
• Ferramentas de Visualização: Experiência prática e proficiência em ferramentas de BI como Looker Studio, Power BI ou Tableau.
• Conhecimento em ETL: Compreensão de processos de ETL (Extract, Transform, Load) e experiência na construção de fluxos de dados.
• Linguagem de Programação: Habilidade em pelo menos uma linguagem de programação para análise de dados, como Python ou R.
• Pensamento Analítico: Forte capacidade de resolução de problemas, raciocínio lógico e atenção aos detalhes.

Diferenciais

• Cloud Computing: Experiência com plataformas de nuvem como GCP, AWS ou Azure, especialmente com serviços de dados (ex: BigQuery, S3, Azure Synapse).
• Modelagem de Dados: Conhecimento em modelagem de dados para Data Warehouses e Data Lakes.
• Estatística: Conhecimento em conceitos estatísticos e sua aplicação em análise de dados.
• Machine Learning: Familiaridade com conceitos básicos de Machine Learning e sua aplicação em casos de uso de negócio.

• Coletar e Processar Dados: Extrair dados de diversas fontes (bancos de dados, APIs, arquivos, etc.), garantindo a qualidade e integridade dos mesmos.
• Analisar e Interpretar Dados: Realizar análises aprofundadas para identificar tendências, padrões e insights que ajudem na tomada de decisões estratégicas.
• Construir e Manter Dashboards: Contribuir com o time que desenvolve e gerenciar dashboards e relatórios interativos utilizando ferramentas de visualização de dados (ex: Looker Studio, Power BI, Tableau). Criando Mapas de Métricas e traduzindo as necessidades do negócio.
• Comunicar Insights: Apresentar de forma clara e concisa os resultados das análises para stakeholders, tanto técnicos quanto não-técnicos.
• Suportar a Estratégia de Dados: Colaborar com outras equipes para entender suas necessidades e fornecer soluções de dados que apoiem os objetivos de negócio.
• Modelar e Transformar Dados: Projetar, construir e otimizar pipelines e modelos de dados eficientes para análises complexas, com auxílio de um robusto time de dados, plataformas e tagueamento