Analista de Dados - Crédito e Repasse

Bild Desenvolvimento Imobiliário; Ribeirão Preto; Presencial; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa do setor imobiliário em Ribeirão Preto está buscando um(a) Analista de Dados para coletar, analisar e documentar dados de diferentes fontes. O candidato ideal deve ter graduação em áreas como Estatística, Matemática ou Ciência da Computação, além de conhecimento avançado em Python e SQL. A função envolve a criação de relatórios, dashboards e a colaboração com diversas equipes para transformar dados em estratégias acionáveis. Conhecimentos em Power BI e Machine Learning são altamente valorizados.

Qualificações

• Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Economia ou áreas correlatas.
• Pós-graduação ou cursos de especialização são um diferencial.
• Experiência com bancos relacionais (MySQL, PostgreSQL), conhecimento em bancos NoSQL é positivo.
• Familiaridade básica a avançada com algoritmos de machine learning e bibliotecas como scikit-learn ou TensorFlow.

Responsabilidades

• Coletar e limpar dados de várias fontes.
• Realizar análises exploratórias para identificar padrões e tendências.
• Desenvolver dashboards e relatórios para tomada de decisões.
• Trabalhar em colaboração com áreas como TI, Vendas e Financeiro.
• Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de otimização.
• Documentar e apresentar análises de forma clara.

Conhecimentos

Python

R

SQL

Excel Avançado

Power BI

Tableau

Qlik

Hadoop

Spark

Machine Learning

Formação académica

Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Economia ou áreas correlatas

Pós-graduação ou cursos de especialização

Ferramentas

MySQL

PostgreSQL

Descrição da oferta de emprego

Estamos em busca de uma pessoa com bom relacionamento interpessoal, comunicativo, com facilidade para trabalhar em equipes multidisciplinares, com postura de dono, foco no cliente e foco em resultado. Pró ativo, engajado e inovador!

Main responsibilities

• Coleta e Pré-Processamento de Dados: Buscar, coletar e limpar dados provenientes de diversas fontes (bancos de dados, planilhas, APIs, etc.).
• Análise de Dados: Realizar análises exploratórias para identificar padrões, tendências e insights relevantes.
• Criação de Relatórios e Dashboards: Desenvolver e implementar dashboards e relatórios que auxiliem na tomada de decisão.
• Colaboração com Equipes: Trabalhar em conjunto com outras áreas (TI, Vendas, Financeiro, etc.) para entender as demandas e traduzir dados em estratégias.
• Implementação de Modelos Estatísticos e Machine Learning: Quando aplicável, desenvolver modelos preditivos e algoritmos que otimizem processos e estimem tendências.
• Documentação e Apresentação dos Resultados: Documentar processos, metodologias e resultados, além de apresentar de forma clara e objetiva as análises realizadas.

Requirements and skills

• Formação Acadêmica: Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Economia ou áreas correlatas. Pós-graduação ou cursos de especialização são um diferencial.
• Linguagens de programação: Python ou R.
• SQL para manipulação e extração de dados.
• Conhecimento Avançado de Excel.
• Familiaridade com ferramentas de BI: Power BI, Tableau, Qlik, etc.
• Conhecimentos Estatísticos: Conceitos de probabilidade, testes de hipóteses, regressão e outros métodos analíticos.
• Habilidades com Banco de Dados: Experiência com bancos relacionais (MySQL, PostgreSQL) e, se possível, com bancos NoSQL.
• Experiência com Big Data: Conhecimento de ferramentas e tecnologias como Hadoop, Spark, ou similares é um diferencial.
• Familiaridade com Machine Learning: Conhecimento básico a avançado em algoritmos de machine learning e bibliotecas como scikit-learn ou TensorFlow.

Habilidades e Competências Desejadas

• Raciocínio Analítico: Capacidade de identificar padrões e tendências em grandes volumes de dados.
• Comunicação Efetiva: Habilidade para traduzir informações complexas em insights estratégicos que podem ser compreendidos por todos os níveis da organização.
• Gestão de Projetos: Organizado, com capacidade de atender a prazos e prioridades múltiplas.
• Trabalho em Equipe: Espírito colaborativo para atuação com diferentes times e áreas da empresa.
• Atualização Contínua: Disposição para aprender novas tecnologias, ferramentas e metodologias.