Analista de Dados Sênior

Wtime; São Paulo; On-site; BRL 134,000 - 212,000; Full time

Job summary

A Wtime está contratando profissional de dados para coletar, organizar e transformar dados em informações estratégicas que apoiem decisões. Você vai trabalhar com BI, análises estatísticas e modelagem para entregar dashboards e KPIs relevantes.

O candidato ideal tem experiência com Tableau/Power BI, SQL e Python, além de visão de arquitetura de dados. Local: São Paulo; atuação prática com ETL/ELT e governança de dados.

Qualifications

• Conhecimentos em estatística, análise exploratória, modelagem de dados e fundamentos de Machine Learning.
• Arquitetura de Dados: Data Warehouse, Data Lake, modelagem dimensional e integração de dados.
• BI: experiência em Tableau e Power BI, incluindo criação de dashboards e indicadores.
• Banco de Dados: domínio de SQL e bancos relacionais.
• Programação: Python para manipulação, análise e tratamento de dados.
• ETL/ELT: experiência com processos de extração, transformação e carga de dados.
• Governança de Dados: qualidade, segurança e LGPD.

Responsibilities

• Desenvolver e manter dashboards, relatórios gerenciais e KPIs.
• Realizar análise, tratamento, integração e interpretação de grandes volumes de dados.
• Construir e otimizar consultas SQL.
• Desenvolver soluções de BI com Tableau e Power BI.
• Apoiar a definição e evolução da arquitetura de dados.
• Implementar e acompanhar ETL/ELT.
• Aplicar técnicas de ciência de dados e modelagem preditiva.
• Garantir qualidade, integridade e confiabilidade das informações.
• Trabalhar com equipes de TI, Engenharia de Dados e negócios.
• Identificar oportunidades de automação por meio de dados.

Skills

Perfil analítico

Raciocínio logic

Atenção aos detalhes

Proatividade

Comunicação

Autonomia

orientação a resultados

Tools

Tableau

Power BI

SQL

Python

ETL/ELT

Data Warehouse

Databricks

Snowflake

Job description

Objetivo da posição:

Profissional responsável por coletar, organizar, analisar e transformar dados em informações estratégicas para apoiar a tomada de decisões, com conhecimentos em Ciência de Dados, Arquitetura de Dados, Tableau e Business Intelligence (BI).

Principais responsabilidades

• Desenvolver e manter dashboards, relatórios gerenciais e indicadores de desempenho (KPIs).
• Realizar análise, tratamento, integração e interpretação de grandes volumes de dados.
• Construir e otimizar consultas SQL.
• Desenvolver soluções de Business Intelligence utilizando Tableau e Power BI.
• Apoiar a definição e evolução da arquitetura de dados.
• Implementar e acompanhar processos de ETL/ELT.
• Aplicar técnicas de Ciência de Dados, análise estatística e modelagem preditiva.
• Garantir qualidade, integridade e confiabilidade das informações.
• Trabalhar em conjunto com equipes de TI, Engenharia de Dados e áreas de negócio.
• Identificar oportunidades de automação e melhoria de processos por meio de dados.

Diferenciais

• Conhecimento em Azure, AWS ou Google Cloud.
• Experiência com Databricks, Snowflake ou Microsoft Fabric.
• Conhecimento em ferramentas de Big Data.
• Experiência com metodologias ágeis (Scrum e Kanban).
• Vivência em projetos de transformação digital.
• Experiência em ambientes corporativos de grande porte.

Competências comportamentais

• Perfil analítico e investigativo.
• Raciocínio lógico e visão estratégica.
• Organização e atenção aos detalhes.
• Comunicação clara com áreas técnicas e de negócio.
• Proatividade e autonomia.
• Capacidade de resolução de problemas.
• Orientação a resultados.

Requisitos técnicos

• Ciência de Dados: conhecimentos em estatística, análise exploratória, modelagem de dados e fundamentos de Machine Learning.
• Arquitetura de Dados: conhecimentos em Data Warehouse, Data Lake, modelagem dimensional e integração de dados.
• Business Intelligence: experiência em Tableau e Power BI, incluindo criação de dashboards e indicadores.
• Banco de Dados: domínio de SQL e conhecimento em bancos relacionais.
• Programação: Python para manipulação, análise e tratamento de dados.
• ETL/ELT: experiência com processos de extração, transformação e carga de dados.
• Visualização de Dados: capacidade de transformar informações complexas em análises claras para o negócio.
• Governança de Dados: conhecimentos em qualidade, segurança e LGPD.