Sobre a vaga/ Missão do cargo
Buscamos um(a) Analista de Dados Júnior proativo(a) e com perfil analítico para se juntar ao nosso time. Sua principal missão será apoiar na coleta, estruturação, análise e visualização de dados, transformando números brutos em relatórios e dashboards que auxiliem as diversas áreas da empresa na tomada de decisões estratégicas. Esta é uma excelente oportunidade para quem quer acelerar o aprendizado em uma cultura orientada a dados (data-driven).
Responsabilidades / Atividades
Criação e Manutenção de Dashboards: Desenvolver, atualizar e otimizar painéis visuais e relatórios gerenciais para o acompanhamento dos principais KPIs das áreas de negócio.
Extração e Manipulação de Dados: Escrever consultas básicas/intermediárias para extrair dados de diferentes fontes e bancos de dados relacionais.
Garantia da Qualidade dos Dados: Apoiar na rotina de higienização, validação e checagem de consistência dos dados, garantindo que as informações geradas sejam confiáveis.
Análise Exploratória: Investigar bases de dados para identificar padrões, anomalias, tendências iniciais e oportunidades de melhoria operacional.
Atendimento a Demandas Internas: Auxiliar no levantamento de requisitos junto às áreas clientes e responder a dúvidas pontuais extraindo relatórios rápidos (ad-hoc).
Requisitos
Obrigatórios:
SQL Básico/Intermediário: Domínio de comandos essenciais (SELECT, WHERE, JOINs, GROUP BY, ORDER BY).
Ferramentas de BI: Experiência prática (mesmo que acadêmica ou em projetos pessoais) em pelo menos uma ferramenta de visualização de dados, preferencialmente Power BI, Tableau ou Looker Studio (antigo Data Studio).
Excel Avançado: Domínio de funções de busca e referência (PROCV/XLOOKUP), tabelas dinâmicas e gráficos.
Perfil Analítico e Curioso: Gosto natural por investigar problemas, cruzar informações e entender o “porquê” por trás dos números.
Organização e Atenção aos Detalhes: Rigor na validação das informações para garantir que relatórios e dashboards não apresentem divergências.
Comunicação Assertiva: Capacidade de traduzir dados técnicos de forma simples e visual para pessoas de áreas de negócios.
Orientação para o Aprendizado: Postura proativa para buscar novas metodologias, ferramentas e técnicas de análise.
Noções básicas de linguagens de programação voltadas para dados, como Python (Pandas/NumPy) ou R.
Conhecimento sobre conceitos de Data Warehouse, modelagem de dados (Star Schema/Snowflake) e processos de ETL.
Conhecimento básico em ferramentas de Web Analytics (como Google Analytics 4)
Benefícios
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