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Como se destacar para a vaga de Analista de Dados Sênior no Mycon (Grupo Coimex): guia prático e estratégico

Nosso time está crescendo — e o seu currículo também pode crescer junto. A vaga de Analista de Dados Sênior anunciada pelo Mycon (Grupo Coimex) reúne requisitos técnicos robustos, demandas por comunicação executiva e responsabilidade sobre governança e performance de dashboards. Neste post eu analiso a descrição da vaga, explico o que a empresa provavelmente busca além do que está escrito, e dou um roteiro prático para você se candidatar com mais chances de sucesso: como organizar seu currículo e portfólio, quais habilidades priorizar, como se preparar para cada etapa do processo seletivo e sugestões de projetos e testes práticos para demonstrar domínio.

Por que essa vaga é relevante — visão geral

O Mycon é um consórcio 100% digital vinculado ao Grupo Coimex, com foco em soluções financeiras para realizar sonhos (casa, carro, viagem). A vaga de Analista de Dados Sênior é estratégica: busca alguém que não só entregue dashboards, mas que seja o “ponto técnico” da área, capaz de traduzir dados em decisões de negócio, garantir governança, performance e segurança dos ativos analíticos.

Pontos de destaque do anúncio:

• Trabalho remoto com escritório em São Paulo (Vila Olímpia) quando necessário.
• Inclusiva: vaga também aberta para PcD.
• Ferramentas e stack: Power BI (DAX), Looker Studio, SQL avançado, Python (pandas, numpy), ETL, BigQuery, AWS.
• Responsabilidades que envolvem tanto técnica quanto comunicação executiva e governança.

O que o Mycon espera — além das linhas do anúncio

Embora o anúncio liste competências técnicas, é provável que a empresa também valorize:

• Capacidade de transformar requisitos de negócio em indicadores claros e acionáveis.
• Mentalidade de produto para dashboards: foco em usabilidade, tempo de carregamento e métricas que realmente orientem decisões.
• Cultura de documentação e versionamento (Git/DevOps para analytics).
• Proatividade para propor melhorias em processos e automações.
• Senso de responsabilidade com segurança de dados e conformidade (LGPD).

Responsabilidades detalhadas e como demonstrá-las

Abaixo eu decomponho as responsabilidades citadas e sugiro evidências práticas que você pode apresentar no processo:

1. Ser principal ponto de contato técnico em BI (Power BI)
   • Evidência: portfólio com pelo menos 2 dashboards Power BI em ambiente produtivo (links ou screenshots + descrição de fonte de dados, modelagem e decisões de UX).
2. Mapear e desenvolver regras de negócio para indicadores
   • Evidência: documentações/diagramas que mostram definição de métricas, cálculos DAX, e casos de uso.
3. Desenvolver soluções de dados para tomada de decisão
   • Evidência: estudos de caso curta duração (ex.: otimização de churn, análise de conversão de leads).
4. Manutenção e aprimoramento de dashboards
   • Evidência: antes/depois de dashboards com melhorias de performance (query tuning, agregações, redução de cardinalidade).
5. Comunicação executiva e tradução de análises
   • Evidência: slides ou relatórios executivos com insights e recomendações para gestores.
6. Governança, documentação e versionamento
   • Evidência: exemplos de repositórios, políticas de dados ou apresentações sobre governança implementada.
7. Conformidade e segurança de dados
   • Evidência: participação em projetos de adequação à LGPD ou políticas internas de acesso/privacidade.

Requisitos técnicos — o que aprofundar e como provar domínio

A vaga pede várias competências. Aqui está um mapa de preparação com tarefas práticas:

• SQL avançado (queries complexas, procedures, views, CTEs, otimização)
  • Prática recomendada: resolver exercícios com janelas (window functions), CTEs recursivas, tuning (EXPLAIN), criar procedures e views que sintetizem regras de negócio.
  • Como demonstrar: link para notebooks SQL, snippets no GitHub, respostas a testes técnicos.
• Python para análise (pandas, numpy, automação, integração com APIs)
  • Prática recomendada: pipelines simples de ingestão (API → tratamento → upload para BigQuery), scripts de automação de relatórios.
  • Como demonstrar: repositório com scripts e notebooks explicando transformações.
• Power BI e DAX
  • Prática recomendada: construir dashboards com modelagem em estrela, medidas complexas em DAX, otimização com agregações e paginated reports se aplicável.
  • Como demonstrar: pbix compartilhável (quando possível), portfólio com explicação das fórmulas DAX e decisões de modelagem.
• ETL e pipelines
  • Prática recomendada: montar pipeline (ex.: Airflow, Cloud Functions, scripts cron) que alimente um DW (BigQuery).
  • Como demonstrar: diagrama do pipeline, links para código, logs de execução.
• Modelagem de dados
  • Prática recomendada: projetar esquemas (star/snowflake), explicar trade-offs (normalização vs performance).
  • Como demonstrar: documentação e diagramas (ex.: dbt models, ER diagrams).
• Plataformas em nuvem: AWS e BigQuery (Google Cloud)
  • Prática recomendada: trabalhar com BigQuery, otimização de consultas, particionamento/clustering, políticas de IAM no AWS.
  • Como demonstrar: exemplos de queries otimizadas, uso de cloud storage, scripts de deploy.
• Governança e versionamento
  • Prática recomendada: adotar Git para relatórios, versionamento de modelos e documentação.
  • Como demonstrar: repositório com README, changelogs e políticas básicas de governança.

Diferenciais a explorar:

• Pós-graduação em Data Science/Estatística ou experiência com ML.
• Projetos de analytics avançado, pipelines automatizados, e governança corporativa.

Como montar um currículo e portfólio que conversem com a vaga

1. Currículo (foco e concisão)
   • Comece com resumo objetivo: anos de experiência, stack principal (SQL, Power BI, Python, BigQuery), destaque de resultados (ex.: “reduzi tempo de geração de relatório em 70%”).
   • Experiência: use bullets com resultados mensuráveis. Evite listar apenas tarefas.
   • Formação e certificações: destaque pós-graduação e cursos relevantes.
   • Acessibilidade: mencione disponibilidade remota e se aplica adaptar ambiente (PcD).
2. Portfólio (essencial para vagas de BI)
   • Inclua 3-5 projetos reais ou simulados:
     • Projeto A: Dashboard executivo em Power BI (descrição do problema, fontes, modelagem, DAX, resultado para negócio).
     • Projeto B: Pipeline ETL para BigQuery (diagramas, código, automação).
     • Projeto C: Análise exploratória com Python (notebook com storytelling).
   • Para cada projeto: objetivo, sua contribuição, tecnologia, impactos mensuráveis e links (GitHub, publicações, relatório PDF).
   • Se não puder compartilhar dados reais, crie datasets mock com descrição e justificativa da modelagem.
3. Carta ou mensagem de candidatura
   • Personalize: mencione o Mycon, valores e como sua experiência contribui para objetivos deles (ex.: melhorar capacidade de decisão para produtos de consórcio).
   • Destaque disponibilidade e interesse por cultura remota e inclusão.

Preparação para cada etapa do processo seletivo

O anúncio indica etapas padrão: cadastro, triagem, bate-papo com RH, bate-papo com liderança e contratação. Dicas por etapa:

1. Triagem (CV/fit)
   • Tenha palavras-chave do anúncio no currículo.
   • Destaque realizações quantificáveis.
2. Bate-papo com RH
   • Prepare respostas para:
     • Motivações para trabalhar no Mycon.
     • Experiências em trabalho remoto e colaboração.
     • Expectativas salariais (pesquise previamente) e disponibilidade.
   • Dica: tenha perguntas sobre cultura, equipe e benefícios.
3. Bate-papo técnico/liderança
   • Esteja pronto para:
     • Explorar casos práticos: como resolver um problema de ritmo de atualização de dashboard com grande volume de dados.
     • Demonstrar pensamento estruturado: do entendimento do negócio à solução técnica.
     • Entrevista hands-on: consultas SQL, criação de DAX ou revisão de modelagem.
   • Mostre comunicação executiva: como você explicaria resultados a um diretor não técnico.
4. Prova técnica/prática (se houver)
   • Reserve um ambiente com dados e ferramentas prontas.
   • Comunique claramente suposições, trade-offs e próximos passos.
5. Contratação
   • Revise cláusulas de PPR, benefícios e política de trabalho remoto.
   • Negocie com base em pesquisa de mercado e nos benefícios oferecidos.

Perguntas técnicas que você pode receber (e como respondê-las)

• “Como otimizar uma consulta SQL lenta em uma tabela com bilhões de linhas?”
  • Resposta esperada: explicar particionamento, clustering, índices, redução de cardinalidade, uso de agregações pré-calculadas, materialized views e análise do plano de execução.
• “Como você validaria a precisão de um indicador calculado em Power BI?”
  • Resposta esperada: checagens unitárias (testes em SQL), cruzamento com fontes originais, auditoria de transformações, documentação de regras de negócio.
• “Explique uma medida complexa em DAX que você construiu.”
  • Resposta esperada: mostrar a fórmula, explicar contexto (filtros, contexto de linha vs contexto de filtro), otimizações.
• “Como garantir governança e versionamento em pipelines analíticos?”
  • Resposta esperada: Git para código e modelos, ambientes dev/staging/prod, documentação centralizada, controle de acesso via IAM, auditoria de mudanças.

Projetos práticos (exemplos para portfólio e estudo)

1. Dashboard executivo para vendas por canal
   • Stack: Power BI, BigQuery, Python para ETL.
   • Tarefas: modelagem em estrela, medidas DAX para MTD/YTD, otimização de refresh.
   • Resultado esperado: redução do tempo de atualização e informações acionáveis para diretoria.
2. Pipeline de ingestão de dados de API para análise de comportamento
   • Stack: Python (requests), Cloud Functions, BigQuery.
   • Tarefas: criação de jobs, tratamento de dados, particionamento.
   • Resultado esperado: dados frescos e confiáveis para análises diárias.
3. Projeto de governança mínima viável
   • Deliverables: política de acesso, catálogo de dados básico, convenções de nomes, scripts de monitoramento.
   • Resultado esperado: redução de dúvidas sobre origem e uso dos dados.

Recursos e certificações recomendadas

• Power BI:
  • Cursos oficiais Microsoft, conteúdos sobre DAX (Marco Russo, Alberto Ferrari).
• SQL/BigQuery:
  • Google Cloud BigQuery courses (Coursera), prática em queries com conjuntos públicos.
• Python para Data:
  • pandas, numpy — DataCamp, Coursera.
• Cloud:
  • AWS Certified Data Analytics – Specialty (ou equivalentes de nível analítico).
  • Google Cloud Professional Data Engineer (para BigQuery).
• Governança e ética:
  • Cursos sobre LGPD e privacidade de dados.
• Comunidade e networking:
  • LinkedIn, meetups de Data, fóruns como Stack Overflow/Data Science.

Considerações sobre benefícios e negociação

O pacote do Mycon inclui VR/VA flexíveis, assistência médica e odontológica, seguro de vida, auxílio home office, PPR, e outros benefícios (desconto em produtos, parcerias educacionais). Ao negociar:

• Foque nos benefícios que têm maior impacto para você (PPR, home office, auxílio educação).
• Pergunte sobre orçamento para cursos, participação em conferências e licença para estudo.
• Se salário não for divulgado, dê uma faixa baseada em sua pesquisa e esteja pronto para justificar com resultados que gera.

Inclusão e PcD — postura e oportunidades

O anúncio indica abertura para PcD. Dicas:

• Se for PcD, mencione necessidades de adaptação no final do processo (como acessibilidade em entrevistas).
• Aponte como já trabalhou em ambientes inclusivos ou fez adaptações que aumentaram produtividade.
• Pergunte sobre políticas internas de inclusão e acessibilidade.

Trajetória de carreira e próximos passos

• A posição de Analista de Dados Sênior pode evoluir para:
  • Lead de Analytics / Head de BI (foco estratégico e gestão),
  • Data Engineer especializado (foco em pipelines e infra),
  • Especialista em Data Science (aplicação de modelos preditivos),
  • Product Analytics (foco em métricas de produto e experimentação).
• Invista em comunicação, gestão de stakeholders e visão de produto para progredir.

Checklist prático antes de se candidatar

1. Atualizar currículo com palavras-chave do anúncio.
2. Preparar 3 casos no portfólio com resultados mensuráveis.
3. Revisar consultas SQL e praticar DAX com problemas reais.
4. Ter repositório Git com código e documentação (README claro).
5. Preparar 3 perguntas relevantes sobre cultura, equipe e métricas de sucesso.
6. Testar ambiente remoto para entrevistas (áudio, vídeo, compartilhamento de tela).
7. Pesquisar salários de referência e definir faixa de negociação.

Conclusão — como se destacar e agregar valor ao Mycon

A vaga de Analista de Dados Sênior no Mycon é uma oportunidade para quem busca atuar em um ambiente digital, com responsabilidade técnica e impacto direto nas decisões de negócio. Para se destacar, combine domínio técnico (SQL, Power BI/DAX, Python, BigQuery), boa documentação e governança, e a habilidade de comunicar insights de forma executiva. Prepare um portfólio prático, priorize resultados mensuráveis e demonstre que você não só entrega análises, mas transforma dados em ações concretas.

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