Analista de Dados Sr.

Sobre a FMD

A FMD é uma empresa de soluções financeiras com mais de 15 anos de experiência em crédito para pequenas e médias empresas. Atuamos com antecipação de recebíveis e securitização, conectando empresas ao capital que precisam para crescer com transparência, agilidade e atendimento humanizado.

Aqui, dados são a base de cada decisão de crédito e de cada análise de risco. Estamos construindo nossa área de dados e isso é uma oportunidade rara: você vai ajudar a definir como a empresa inteira consome e pensa sobre informação.

Sobre a vaga

Buscamos um(a) Analista de Dados Sênior para conduzir a inteligência analítica da FMD — transformar dados em insights estratégicos, construir soluções de visualização de alto impacto e ser referência técnica para as áreas de negócio. Esperamos alguém capaz de questionar, propor e conduzir a cultura data-driven da empresa com autonomia e visão de negócio.

Responsabilidades

• Desenvolver e manter dashboards e painéis analíticos de alta qualidade, definindo padrões visuais e de UX para toda a empresa
• Modelar e manter as camadas analíticas (Gold), com modelos dimensionais documentados (Star Schema, SCD)
• Escrever queries SQL otimizadas e trabalhar com a Engenharia de Dados na qualidade das camadas de consumo
• Conduzir análises exploratórias e transformar dados complexos em recomendações claras para stakeholders técnicos e de negócio
• Definir e manter o catálogo de KPIs e métricas estratégicas, garantindo consistência entre as áreas

Requisitos

• Graduação em Computação, Estatística, Engenharia, SI, Administração ou áreas correlatas
• Mínimo de 5 anos em BI, Analytics ou Engenharia Analítica
• SQL avançado: CTEs, window functions, otimização de queries e modelagem dimensional
• Power BI avançado: DAX, Power Query (M), modelagem semântica, RLS
• Python: pandas, análise exploratória e automação de rotinas de dados
• Modelagem de dados: Star Schema, SCD, granularidade, camadas Bronze/Silver/Gold
• Excel avançado

Diferenciais

• Experiência com Databricks ou plataformas de Data Lakehouse
• Familiaridade com dbt para transformações analíticas
• Vivência no setor de crédito, recebíveis ou financeiro
• Noções de estatística aplicada e análise preditiva
• Noções de machine learning aplicado (classificação, regressão, detecção de anomalias)
• Experiência com IA generativa aplicada a análise de dados (prompting, automação com LLMs)