FC90: Analista de Dados pleno

Analista de Dados Pleno para liderar iniciativas analíticas e projetos de machine learning de alta complexidade, transformando dados em inteligência estratégica para suportar decisões de negócio, otimizar processos e impulsionar inovação, escalabilidade e vantagem competitiva para a organização

Responsabilidades:

Estratégia Analítica e Liderança Técnica Atuar como referência técnica em análise de dados, estatística avançada e machine learning. Liderar projetos analíticos ponta a ponta, desde entendimento do problema até implantação e monitoramento de modelos em produção. Definir padrões, boas práticas e arquitetura analítica para soluções orientadas a dados. Apoiar a tomada de decisão estratégica por meio de análises preditivas, diagnósticas e prescritivas. Influenciar stakeholders e áreas de negócio na adoção de uma cultura data-driven. Engenharia e Governança de Dados Projetar e otimizar pipelines de dados escaláveis e automatizados. Garantir qualidade, rastreabilidade, integridade e governança das informações utilizadas nos modelos e análises. Atuar em conjunto com times de engenharia, arquitetura e negócio para evolução da maturidade analítica da empresa. Garantir conformidade com LGPD, políticas de segurança e boas práticas de governança de dados. Machine Learning e Modelagem Avançada Desenvolver, validar, implementar e monitorar modelos preditivos e algoritmos de machine learning supervisionados e não supervisionados. Avaliar e selecionar técnicas estatísticas e algoritmos mais adequados conforme o contexto do negócio. Realizar análises avançadas para identificação de padrões, anomalias, tendências e oportunidades de negócio. Aplicar técnicas de otimização e melhoria contínua na performance dos modelos analíticos.

Comunicação Estratégica e Mentoria Traduzir análises complexas em insights claros, acionáveis e orientados ao negócio. Conduzir apresentações executivas e apoiar lideranças na interpretação de indicadores e cenários. Contribuir para evolução de metodologias, frameworks analíticos e processos internos.

Requisitos Técnicos:

Linguagens, Ferramentas e Tecnologias Domínio avançado em Python e SQL. Conhecimento em R (diferencial). Experiência com bibliotecas de machine learning e análise de dados (Scikit-learn, Pandas, NumPy, TensorFlow, PyTorch ou similares). Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais. Vivência em ambientes cloud (AWS, Azure ou Google Cloud). Conhecimento em DataOps, MLOps e automação de pipelines. Experiência com APIs, integração de dados e arquiteturas analíticas escaláveis. Conhecimento em ferramentas de BI e visualização de dados. Estatística e Machine Learning Domínio de estatística descritiva, inferencial e probabilidade. Experiência sólida com modelagem preditiva, regressão, classificação, clustering, séries temporais. Conhecimento em validação estatística, tuning de modelos e métricas de performance. Capacidade de interpretar resultados e transformar análises em recomendações estratégicas.

Competências Comportamentais:

Visão estratégica e orientação a resultados. Capacidade analítica avançada e pensamento crítico. Perfil consultivo e forte habilidade de influência. Excelente comunicação interpessoal e executiva. Proatividade e autonomia na condução de iniciativas. Capacidade de priorização e gestão de múltiplos projetos. Mentalidade inovadora e foco em melhoria contínua. Facilidade para atuar em ambientes colaborativos e multidisciplinares. Interesse contínuo por novas tecnologias, IA e tendências analíticas.