Analista de Dados/Databricks/SAS/Teradata Sênior/Híbrido SP/Osasco

Minsait; São Paulo; Hybrid; BRL 120,000 - 210,000; Full time

Job summary

A Minsait busca um profissional com forte capacidade analítica para conduzir o ciclo completo de Analytics, desde discovery até geração de insights e comunicação executiva. Espera-se domínio de SQL, Python, BI (Power BI/Tableau) e conhecimento em IA, com atuação em projetos ágeis e foco em qualidade de dados.

Responsável por estruturar dados, desenvolver dashboards gerenciais e traduzir análises complexas em recomendações objetivas para diferentes públicos, em ambiente híbrido Osasco, com

Qualifications

• Requisito: domínio de SQL e Python aplicados à análise de dados.
• Capacidade de transformar dados em insights acionáveis e apresentá-los de forma executiva.

Responsibilities

• Engenharia, preparação e estruturação de dados para MIS e Analytics.
• Desenvolvimento de consultas e ETL em SQL, Python e outras linguagens.
• Construção e validação de dados, assegurando qualidade e governança.
• Desenvolvimento de dashboards Power BI e Tableau com boa visualização e storytelling.
• Realização de análises exploratórias, descritivas e modelagem estatística, quando aplicável.
• Aplicação de IA Generativa para automação e melhoria de processos.
• Gestão de projetos de dados em métodos ágeis (Jira ou similar).
• Apresentação de resultados para públicos técnicos e executivos.

Skills

SQL avançado

Python

Análise exploratória

Visualização de dados

Storytelling de dados

IA Generativa/Agentes

Ciência de Dados/ML

Automação de processos analíticos

Arquitetura/Governança de dados

Metodologias ágeis

Education

Bacharelado em Ciência de Dados/Estatística/Matemática/Engenharia/SI/Administração/Economia

Especialização em Analytics/BI/Ciência de Dados (diferencial)

Tools

Power BI

Tableau

Databricks

Teradata

SAS

Job description

Buscamos um profissional com forte capacidade analítica e investigativa, experiência em desenvolvimento e exploração de dados, BI e visualização, capaz de atuar de ponta a ponta no ciclo de Analytics, desde o discovery e estruturação das informações até a geração de insights e comunicação executiva. Espera-se domínio de SQL e ferramentas de BI, conhecimento em Python, estatística e Ciência de Dados (desejável), além de familiaridade com ambientes como Databricks, Teradata e SAS. O profissional deverá também contribuir para iniciativas de Inteligência Artificial e criação de agentes, atuar em projetos de dados em modelo ágil e ter habilidade para transformar análises complexas em recomendações claras para a tomada de decisão.

Principais responsabilidades

1. Engenharia, estruturação e preparação de dados

• Desenvolver, estruturar e manter tabelas, bases analíticas e datasets para atendimento às necessidades de MIS e Analytics
• Desenvolver consultas, rotinas e processos de transformação de dados utilizando SQL, Python e outras linguagens aplicáveis ao ambiente de dados
• Realizar tratamento, cruzamento, consolidação e validação de grandes volumes de dados
• Avaliar consistência, integridade e qualidade das informações utilizadas nos indicadores
• Construir processos com foco em automação, eficiência, performance e escalabilidade.

2. Discovery e exploração de dados

• Conduzir discovery de dados, identificando fontes, tabelas, atributos, relacionamentos e regras necessárias para responder a problemas de negócio
• Traduzir necessidades de negócio em requisitos de dados e soluções analíticas
• Investigar bases e informações disponíveis para identificar novas oportunidades de análise e utilização dos dados
• Mapear regras, conceitos, premissas e dependências necessárias para construção de indicadores e análises.
• Desenvolver e evoluir dashboards gerenciais e executivos em Power BI e Tableau
• Aplicar boas práticas de Data Visualization, storytelling e experiência do usuário
• Criar indicadores e visões que facilitem a identificação de tendências, desvios, oportunidades e pontos de atenção
• Transformar análises complexas em informações objetivas e de fácil interpretação para diferentes públicos.

4. Analytics, estatística e Ciência de Dados

• Realizar análises exploratórias, descritivas, diagnósticas e estudos de tendências
• Investigar variações e comportamentos, buscando identificar drivers e possíveis relações entre indicadores
• Aplicar conceitos de estatística, modelagem analítica e Ciência de Dados na resolução de problemas de negócio
• Elaborar projeções, segmentações e outros modelos quantitativos quando aplicáveis
• Ter capacidade de transformar uma pergunta de negócio em uma hipótese analítica, estruturando dados, metodologia e análise.

5. Inteligência Artificial e automação

• Participar do desenvolvimento de soluções utilizando IA Generativa, incluindo ferramentas como Copilot, Gemini e outras plataformas
• Apoiar a criação e evolução de agentes de IA aplicados aos processos de MIS, Analytics e negócio
• Identificar oportunidades de utilização de IA para automatização de atividades, consultas a dados, geração de insights e ganho de produtividade
• Ter interesse contínuo por novas tecnologias e aplicações de IA no ambiente de dados.

6. Projetos de dados e metodologias ágeis

• Planejar e executar projetos relacionados a dados, BI, Analytics e IA, desde o levantamento da necessidade até a implantação
• Estruturar escopo, requisitos, entregáveis e acompanhamento das iniciativas
• Atuar em modelo ágil, participando de cerimônias e organização de backlog, épicos, features, histórias e atividades
• Utilizar Jira ou ferramentas equivalentes para acompanhamento das demandas e projetos
• Interagir com áreas de negócio, tecnologia, dados e demais stakeholders.

7. Comunicação e apresentações executivas

• Desenvolver apresentações executivas em PowerPoint para fóruns gerenciais e alta liderança
• Estruturar narrativas orientadas a dados, conectando resultado, causa, impacto, insight e recomendação
• Ter capacidade de sintetizar análises complexas e comunicar os principais achados de forma objetiva
• Apresentar resultados de estudos e projetos para públicos técnicos e executivos.

Conhecimentos Técnicos

Essenciais

• SQL avançado
• Python aplicado à análise e tratamento de dados
• Análise exploratória e descritiva de dados
• Construção e manipulação de bases analíticas
• Discovery de dados
• Metodologias ágeis
• Estruturação de apresentações executivas
• Inteligência Artificial Generativa e agentes
• Ciência de Dados e Machine Learning
• Automação de processos analíticos
• Conceitos de arquitetura, governança e qualidade de dados

Formação

• Ensino superior completo em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Administração, Economia ou áreas correlatas
• Especialização ou pós-graduação em Analytics, BI, Ciência de Dados, Estatística, Inteligência Artificial ou áreas relacionadas será considerada diferencial.

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