* Salário: R$ 11.000 a R$ 20.000 por mês (estimado)
* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.
Área: Tecnologia da Informação
Nível: Senior
A missão
Os Analistas de Inteligência de Dados avaliam como a informação pode ser usada para responder a perguntas, apoiar decisões e resolver problemas de negócio. São responsáveis pela curadoria de resultados gerados por agentes de IA, automação de fluxos analíticos e a tradução entre as áreas de negócio e os sistemas inteligentes.
O seu desafio será
- Trabalhar em conjunto com equipes de tecnologia, negócios, Cientistas e Engenheiros de Dados em projetos analíticos e de automação;
- Operar e configurar ferramentas de automação e agentes de dados, garantindo qualidade e consistência das análises;
- Minerar dados de fontes primárias e secundárias, limpando e organizando informações relevantes;
- Avaliar e validar saídas produzidas por IA generativa (dashboards, textos, análises) para assegurar precisão e reduzir vieses;
- Analisar e interpretar resultados usando técnicas estatísticas e ferramentas analíticas;
- Identificar tendências e padrões em conjuntos de dados, sugerindo melhorias em processos de negócio;
- Criar fluxos automatizados de relatórios e dashboards, reduzindo trabalhos repetitivos manuais;
- Apoiar iniciativas de experimentação rápida com modelos de lA em colaboração com Cientistas de Dados;
- Documentar, versionar e monitorar os trabalhos realizados, seguindo padrões estabelecidos.
Antes de tudo, você precisa se identificar com nosso propósito que é valorizar as pessoas para que cada uma construa a sua própria história.
Além disso, é interessante que você tenha
- Experiência prévia na área de Dados;
- Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Estatística ou áreas correlatas;
- Conhecimento em ferramentas de análise e visualização de dados (Power BI, Excel, Tableau como diferencial);
- Domínio de SQL e bancos de dados relacionais e não relacionais (SQL Server, MySQL, MongoDB, Postgres);
- Conhecimento de Python e bibliotecas para análise de dados (Pandas, Numpy, Matplotlib);
- Noções de Machine Learning e IA generativa (Scikit-learn, uso de APis como OpenAl, Hugging Face, Azure Al);
- Familiaridade com ferramentas de automação de dados (Airflow, dbt, N8N ou equivalentes);
- Capacidade de estruturar prompts e interagir com modelos de linguagem (prompt engineering básico);
- Boa comunicação e capacidade de traduzir análises em recomendações práticas para o negócio;
- Conhecimento em Spark é um diferencial.