Analista de Dados Pleno

KSTACK; Cuiabá; On-site; BRL 89,000 - 134,000; Full time

Job summary

A KSTACK está buscando um Analista de Dados Pleno para transformar dados operacionais e de negócio em informações confiáveis. O papel envolve trabalhar com Product Owners, squads de desenvolvimento e áreas de negócio, estruturando análises, dashboards e definindo métricas.

Você atuará com qualidade de dados, apresentação de resultados a lideranças e apoio a analistas juniores. Formação superior em áreas correlatas é desejável e experiência sólida em SQL e BI é essencial.

Qualifications

• 2 a 5 anos de experiência em análise de dados em ambiente corporativo.
• SQL avançado com Window Functions; CTES; subqueries; otimização básica de consultas.
• Experiência sólida com Power BI, Tableau, Looker ou ferramenta similar.
• Conhecimento de modelagem de dados (tabelas fato/dimensão; relacionamentos; medidas).
• Conhecimentos de estatística aplicada (tendência, dispersão, correlação, testes A/B).
• Vivência com versionamento de código (Git).
• Formação superior completa ou em andamento em Estatística, Matemática, Computação, Engenharia, Economia, Administração ou áreas afins.

Responsibilities

• Traduzir demandas de negócio em perguntas analíticas e conduzir análises com autonomia.
• Desenvolver consultas SQL complexas para extração e validação de dados.
• Construir, evoluir e manter dashboards e relatórios em ferramentas de BI.
• Monitorar a qualidade dos dados e colaborar com Engenharia para correção de origem.
• Apresentar resultados e recomendações para públicos técnicos e não técnicos.
• Apoiar analistas juniores com revisão de queries e boas práticas de análise.

Skills

SQL avançado

Power BI

Tableau

Looker

modelagem de dados

estatística aplicada

Git

comunicação com stakeholders

Education

Estatística

Matemática

Computação

Engenharia

Economia

Administração

Tools

Power BI

Tableau

Looker

Git

dbt

Airflow

BigQuery

Snowflake

Databricks

Azure

AWS

Job description

Sobre a posição

Buscamos um(a) Analista de Dados Pleno para transformar dados operacionais e de negócio em informação confiável para a tomada de decisão.

A pessoa atuará com autonomia junto a Product Owners, squads de desenvolvimento e áreas de negócio, sendo responsável por estruturar análises, construir e manter dashboards, definir métricas e garantir a qualidade dos dados que sustentam os indicadores da empresa.

Principais responsabilidades

• Traduzir demandas de negócio em perguntas analíticas, estruturar hipóteses e conduzir análises de ponta a ponta com autonomia.
• Desenvolver consultas SQL complexas para extração, transformação e validação de dados em bases relacionais.
• Construir, evoluir e manter dashboards e relatórios em ferramentas de BI, garantindo boa modelagem e performance.
• Monitorar a qualidade dos dados, identificar inconsistências e atuar com Engenharia e Desenvolvimento na correção da origem.
• Apresentar resultados e recomendações de maneira clara para públicos técnicos e não técnicos, incluindo lideranças.
• Apoiar analistas mais juniores com revisão de queries e boas práticas de análise.

Requisitos obrigatórios

• 2 a 5 anos de experiência com análise de dados em ambiente corporativo.
• SQL avançado, incluindo:
  • Window Functions;
  • CTEs;
  • subqueries;
  • otimização básica de consultas.
• Experiência sólida com Power BI, Tableau, Looker ou ferramenta similar.
• Conhecimento de modelagem de dados, incluindo:
  • tabelas fato e dimensão;
  • relacionamentos;
  • medidas.
• Conhecimentos de estatística aplicada, incluindo:
  • medidas de tendência e dispersão;
  • correlação;
  • interpretação de testes A/B.
• Vivência com versionamento de código (Git).
• Formação superior completa ou em andamento em:
  • Estatística;
  • Matemática;
  • Computação;
  • Engenharia;
  • Economia;
  • Administração;
  • ou áreas afins.

Diferenciais

• Python (Pandas) ou R para limpeza, transformação e análise exploratória.
• Experiência no setor de meios de pagamento, fintechs ou serviços financeiros, incluindo métricas como:
  • TPV;
  • taxa de aprovação;
  • chargeback;
  • churn.
• Conhecimento de dbt, Airflow ou pipelines ETL/ELT.
• Experiência com plataformas de dados em nuvem:
  • BigQuery;
  • Snowflake;
  • Databricks;
  • Azure;
  • AWS.
• Familiaridade com LGPD, anonimização e controle de acesso a dados sensíveis.
• Uso de IA generativa como apoio no fluxo de análise, com senso crítico para validar os resultados.