Objetivo da posição: Profissional responsável por coletar, organizar, analisar e transformar dados em informações estratégicas para apoiar a tomada de decisões, com conhecimentos em Ciência de Dados, Arquitetura de Dados, Tableau e Business Intelligence (BI). Principais responsabilidades * Desenvolver e manter dashboards, relatórios gerenciais e indicadores de desempenho (KPIs). * Realizar análise, tratamento, integração e interpretação de grandes volumes de dados. * Construir e otimizar consultas SQL. * Desenvolver soluções de Business Intelligence utilizando Tableau e Power BI. * Apoiar a definição e evolução da arquitetura de dados. * Implementar e acompanhar processos de ETL/ELT. * Aplicar técnicas de Ciência de Dados, análise estatística e modelagem preditiva. * Garantir qualidade, integridade e confiabilidade das informações. * Trabalhar em conjunto com equipes de TI, Engenharia de Dados e áreas de negócio. * Identificar oportunidades de automação e melhoria de processos por meio de dados. Diferenciais * Conhecimento em Azure, AWS ou Google Cloud. * Experiência com Databricks, Snowflake ou Microsoft Fabric. * Conhecimento em ferramentas de Big Data. * Experiência com metodologias ágeis (Scrum e Kanban). * Vivência em projetos de transformação digital. * Experiência em ambientes corporativos de grande porte. Competências comportamentais * Perfil analítico e investigativo. * Raciocínio lógico e visão estratégica. * Organização e atenção aos detalhes. * Comunicação clara com áreas técnicas e de negócio. * Proatividade e autonomia. * Capacidade de resolução de problemas. * Orientação a resultados. Requisitos: Requisitos técnicos * Ciência de Dados: conhecimentos em estatística, análise exploratória, modelagem de dados e fundamentos de Machine Learning. * Arquitetura de Dados: conhecimentos em Data Warehouse, Data Lake, modelagem dimensional e integração de dados. * Business Intelligence: experiência em Tableau e Power BI, incluindo criação de dashboards e indicadores. * Banco de Dados: domínio de SQL e conhecimento em bancos relacionais. * Programação: Python para manipulação, análise e tratamento de dados. * ETL/ELT: experiência com processos de extração, transformação e carga de dados. * Visualização de Dados: capacidade de transformar informações complexas em análises claras para o negócio. * Governança de Dados: conhecimentos em qualidade, segurança e LGPD.