**Papel na empresa** Atuar como Analista de Dados Pleno, sendo responsável por coletar, integrar, organizar, analisar e interpretar dados de diferentes fontes, transformando grandes volumes de informação em insights acionáveis para apoiar decisões estratégicas e melhorias nos resultados do negócio. O profissional atuará também na construção e evolução de modelos de dados, camadas analíticas e camadas semânticas, garantindo qualidade, consistência, confiabilidade e clareza das informações. Além disso, terá participação na criação e evolução de agentes de Inteligência Artificial voltados à análise de dados, geração automatizada de insights, diagnósticos e recomendações de negócio. Será responsável por atuar em parceria com áreas de negócio, gestão, tecnologia, engenharia de dados e governança, traduzindo necessidades analíticas em indicadores, modelos, dashboards e soluções de IA. **Responsabilidades** Realizar a coleta, integração, organização e análise de dados provenientes de diferentes fontes, garantindo qualidade, consistência, disponibilidade e confiabilidade. Realizar análises exploratórias em grandes conjuntos de dados, identificando padrões, tendências, correlações, anomalias, riscos e oportunidades relevantes para o negócio. Desenvolver análises, modelos e simulações que apoiem previsões, diagnósticos, recomendações acionáveis e decisões estratégicas. Criar, manter e evoluir modelos de dados e camadas analíticas para consumo por dashboards, aplicações, agentes de IA e demais produtos de dados. Estruturar e evoluir camadas semânticas, organizando métricas, dimensões, conceitos, relacionamentos, regras de cálculo e definições de negócio de forma padronizada e reutilizável. Garantir que a camada semântica represente corretamente os conceitos do negócio e forneça contexto confiável para consultas em linguagem natural e geração de insights por IA. Participar da criação, configuração e evolução de agentes de IA voltados à análise de dados, geração automatizada de insights, identificação de desvios, explicação de resultados e recomendação de ações. Desenvolver e manter instruções, contextos, regras de negócio, prompts, exemplos de perguntas e critérios de resposta utilizados pelos agentes de IA. Apoiar a implementação da orquestração dos agentes, definindo fluxos de consulta, fontes de dados, ferramentas disponíveis, etapas de validação e mecanismos de tratamento de erros. Validar a precisão, coerência e relevância das respostas geradas pelos agentes, identificando alucinações, interpretações incorretas, inconsistências de cálculo e desvios em relação às regras de negócio. Desenvolver, manter e evoluir dashboards e painéis de controle para acompanhamento dos principais indicadores de desempenho. Elaborar relatórios, apresentações e análises executivas claras e objetivas, comunicando resultados, causas, impactos e recomendações para públicos técnicos e não técnicos. Colaborar com equipes de negócio, gestão, tecnologia, engenharia de dados e governança para compreender necessidades analíticas e traduzi\-las em soluções de dados e IA. Monitorar e avaliar a efetividade das análises, indicadores, dashboards, recomendações e insights automatizados, propondo ajustes e melhorias contínuas. Contribuir para a governança das soluções analíticas e de IA, garantindo controle de acesso, proteção de informações sensíveis, rastreabilidade e utilização adequada dos dados. **Requisitos** Formação acadêmica em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Economia, Administração ou áreas relacionadas. Experiência com modelagem de dados e construção de camadas analíticas para consumo de negócio. Conhecimento avançado de SQL e Python. Experiência com Looker Platform ou Power BI. Experiência com data warehouses como Snowflake, BigQuery, Redshift ou similares. Familiaridade com técnicas de visualização de dados e criação de dashboards. Familiaridade com Inteligência Artificial generativa, modelos de linguagem ou agentes de IA aplicados à análise de dados. Capacidade de traduzir dados complexos em insights acionáveis para o negócio. Boa comunicação para apresentar resultados de forma clara, objetiva e concisa para públicos técnicos e não técnicos. Fortes habilidades analíticas e capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados. Atenção aos detalhes e foco em qualidade, consistência e confiabilidade dos dados. Atitude proativa, orientação a resultados e capacidade de trabalhar em equipe. **Hard Skills** SQL avançado. Python avançado. Modelagem de dados. Construção e evolução de camadas analíticas. Camadas semânticas e estruturação de métricas, dimensões, conceitos e regras de negócio. Looker Platform ou Power BI. Data warehouses, como Snowflake, BigQuery, Redshift ou similares. Visualização de dados e construção de dashboards. Inteligência Artificial generativa e modelos de linguagem. Agentes de IA aplicados à análise de dados. Engenharia de prompts, definição de contexto, regras de negócio e critérios de respost