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abler Vagas Linkedin · Posted 5mo ago

Analista de Dados Júnior

Brazil

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Candidate-se rapidamente pelo email: [email protected]

Nível: Analista

Cursos de: Análise de Dados,Administração,Estatística,Engenharia,Ciência da Computação

Escolaridade: Graduação - Administração,Análise de Dados,Ciência da Computação,Engenharia,Estatística - Completo

Tipo de contrato: CLT

Jornada de trabalho: Horário Comercial

Benefícios: Vale transporte, Vale refeição de R$ 25,50, Plano de Saúde Unimed

Responsabilidades Da Posição

Responsabilidades

  • Executar consultas SQL para extração, tratamento e validação de dados de múltiplas fontes;
  • Apoiar a construção e manutenção de pipelines de dados e rotinas de ETL (Extract, Transform, Load);
  • Contribuir para a manutenção de bases de dados e estruturas de Data Warehouse/Data Lake;
  • Apoiar atividades de qualidade de dados, garantindo integridade e confiabilidade das informações;
  • Desenvolver e manter dashboards e relatórios gerenciais e operacionais;
  • Apoiar a definição, atualização e validação de indicadores (KPIs);
  • Realizar análises descritivas e conferência de dados, identificando padrões, tendências e anomalias;
  • Utilizar ferramentas de visualização, ETL e análise conforme as melhores práticas;
  • Interagir com clientes internos para levantamento de requisitos, traduzindo necessidades de negócio em soluções de dados;
  • Apoiar a documentação de regras de negócio, dicionário de dados e especificações técnicas;
  • Atuar em conformidade com políticas de segurança da informação

Requisitos Obrigatórios Para a Posição

  • Graduação completa em Análise de Dados, Administração, Estatística, Engenharia, Ciência da Computação ou áreas correlatas;
  • Experiência em análise de dados ou Business Intelligence (BI);
  • Experiência com ferramentas de visualização de dados, como Power BI, Tableau ou similares;
  • Sólido conhecimento em SQL, incluindo criação de consultas complexas e otimização básica;
  • Conhecimento em processos de ETL e/ou construção e manutenção de pipelines de dados.
  • Conhecimento sólido de Python (pandas, numpy, matplotlib)
  • Boa proficiência em Excel (tabelas dinâmicas, fórmulas avançadas)
  • Compreensão de conceitos estatísticos básicos (média, mediana, desvio padrão, correlação)
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