ANALISTA DE INTELIGENCIA DE DADOS PL - Híbrido

Na Inmetrics, a inovação e a excelência operam lado a lado em um ambiente de trabalho colaborativo, saudável e dinâmico. Nossa cultura valoriza:📚 Aprendizado constante🗣️ Transparência na comunicação🔄 Flexibilidade para desenvolvimento contínuoNosso time é apaixonado por tecnologia e comprometido com entregas de valor real para os clientes. O diferencial da Inmetrics é a eficiência digital.💛 Pessoas são o nosso maior ativo, por isso investimos em oportunidades que vão além de salário competitivo, oferecendo benefícios diferenciados e um ambiente saudável, reconhecido por nossos colaboradores.👉 #VemPraInmetricsResponsabilidades e atribuiçõesResponsabilidades e atribuições:· Desenvolver e implementar análises e modelos analíticos;· Construir e otimizar pipelines de dados para processamento eficiente;· Criar visualizações e dashboards que comuniquem insights de forma clara;· Realizar análises exploratórias de dados para identificar padrões e tendências;· Colaborar com times de negócio para entender necessidades e requisitos;· Participar de projetos de analytics do início ao fim, desde o planejamento até a implementação;· Documentar processos e metodologias de análise de dados.Requisitos e qualificaçõesRequisitos e qualificações:· Experiência mínima de 2 anos em funções relacionadas a Dados e Analytics;· Formação superior em Estatística, Ciência da Computação, Matemática, Engenharia ou áreas afins;· Conhecimento prático em linguagens de análise de dados (Python, R ou Scala);· Domínio de SQL e experiência com bancos de dados relacionais;· Experiência com ferramentas de visualização (Power BI, Tableau, Looker);· Conhecimentos de estatística e técnicas de modelagem de dados;· Experiência na implementação de processos de ETL;· Boa comunicação para traduzir conceitos técnicos para públicos não-técnicos.Desejável:· Conhecimentos em machine learning e implementação de modelos preditivos;· Experiência no setor financeiro ou fintechs;· Conhecimentos em Microsoft Fabric;· Familiaridade com ferramentas de big data (Spark, Hadoop);· Conhecimento em plataformas cloud (Azure, AWS, GCP) e seus serviços de dados;· Experiência com bancos de dados NoSQL (MongoDB, Cassandra);· Certificações relevantes na área de Dados e Analytics;· Conhecimentos em governança e qualidade de dados.