* Salário: R$ 2.000 a R$ 5.000 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: Outros
Nível: Estagio
Resumo da vaga
Você curte transformar números em decisões? Estamos em busca de um(a) Estagiário(a) de Análise de Dados para se juntar ao nosso time e colocar a mão na massa: apoiando a coleta, o tratamento e a visualização de dados. Você vai acompanhar de perto como métricas se transformam em ações, aprender na prática e ganhar experiência com ferramentas de BI e análise de dados em um ambiente que valoriza curiosidade e vontade de aprender.
Principais responsabilidades
- Auxiliar na criação e manutenção de dashboards interativos e relatórios de performance utilizando ferramentas de BI (ex: Power BI, Tableau, Google Data Studio, Metabase);
- Apoiar na coleta, processamento e análise de dados de diferentes fontes (CRM, plataformas de marketing, etc.) para gerar insights acionáveis;
- Contribuir no desenvolvimento e acompanhamento de KPIs de vendas, identificando tendências e oportunidades de melhoria;
- Auxiliar em análises de funil de vendas, conversão, churn e lifetime value para otimizar o processo comercial;
- Participar da elaboração de apresentações e relatórios claros e objetivos para a equipe;
- Colaborar com a equipe na definição de metas e estratégias de crescimento;
- Apoiar na automação de processos de coleta e análise de dados para garantir eficiência e escalabilidade.
INEGOCIÁVEIS | Principais competências e habilidades
- Conhecimento básico em ferramentas de BI (ex: Power BI, Tableau, Google Data Studio);
- Interesse em métricas de vendas e análise de dados;
- Noções de SQL para extração e manipulação de dados;
- Organização, proatividade e boa capacidade analítica;
- Excelentes habilidades de comunicação para traduzir dados em insights.
DESEJÁVEIS | Principais competências e habilidades
- Conhecimento inicial em linguagens de programação (ex: Python, R);
- Familiaridade com metodologias ágeis;
- Interesse por Inteligência Artificial aplicada à análise de dados, incluindo uso de ferramentas de IA no dia a dia.