Analista Open Finance Jr - Dados (Afirmativa para Pessoas Pretas ou Pardas)

banco BV; São Paulo; Híbrido; BRL 50.000 - 90.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa inovadora está em busca de um Analista Open Finance Jr que se destaque na análise de dados e na aplicação do método científico. Este papel é fundamental para transformar a cultura do banco em data-driven, buscando insights valiosos para impulsionar a inovação. O candidato ideal será híbrido, com habilidades técnicas sólidas e uma visão aguçada de negócios, pronto para implementar experimentos e colaborar com stakeholders. Se você é curioso, organizado e tem paixão por resolver problemas, essa é a oportunidade perfeita para você fazer a diferença em um ambiente dinâmico e desafiador.

Qualificações

• Perfil híbrido com forte viés técnico em dados e visão de negócios.
• Comprometido com a metodologia científica e mindset de experimentação rápida.

Responsabilidades

• Identificação de oportunidades de inovação em dados nas áreas do banco.
• Estruturação de dashboards para expor resultados e análises dos experimentos.

Conhecimentos

Análise de Dados

Método Científico

Testes A/B

Power BI

SQL

Comunicação

Resolução de Problemas

Organização

Curiosidade

Ferramentas

Power BI

Python

Azure

GCP

DBT

Adobe Analytics

Google Analytics

Descrição da oferta de emprego

Analista Open Finance Jr - Dados (Afirmativa para Pessoas Pretas ou Pardas)

Você entende que correlação não é causalidade, conhece o método científico e tem perfil inovador para buscar soluções que ajudem o banco a praticar e escalar este conceito?

Se sim, venha fazer parte de nossa mudança cultural em dados do BV! Aqui buscamos todos os dias transformar o banco em data-driven e trazer os melhores insights de dados. Procuramos um(a) profissional híbrido(a), com forte viés técnico em dados, soft skills e visão de negócios. É importante que seja alguém com curiosidade aguçada e comprometido(a) com a metodologia científica e mindset de experimentação rápida.

Sobre o Perfil Que Estamos Procurando

• Você entende que correlação não é causalidade, conhece o método científico e tem perfil inovador para buscar soluções que ajudem o banco a praticar e escalar este conceito?
• Se sim, venha fazer parte de nossa mudança cultural em dados do BV! Aqui buscamos todos os dias transformar o banco em data-driven e trazer os melhores insights de dados. Procuramos um(a) profissional híbrido(a), com forte viés técnico em dados, soft skills e visão de negócios. É importante que seja alguém com curiosidade aguçada e comprometido(a) com a metodologia científica e mindset de experimentação rápida.

E aí, curtiu? Vamos te contar o que você vai fazer:

• Identificação de oportunidades de inovação em dados nas áreas do banco;
• Garantir implantação e acompanhamento de experimentos – testes A/B, processos disruptivos, entre outros – gerindo relacionamento com stakeholders internos e externos;
• Estruturação de dashboards para expor resultados e análises dos experimentos;
• Entendimento do ambiente de dados e proposta de melhorias;
• Disseminação de conhecimento;
• Exercer empatia, a fim de propor ideias e soluções alinhadas aos princípios do BV.

Conhecimentos e Skills desejados:

• Perfil híbrido, com experiência técnica em análise de dados e visão de negócio aguçada, capaz de fazer perguntas relevantes a serem testadas e respondidas através de dados;
• Conhecimento sobre método científico e testes A/B;
• Domínio de ferramenta de visualização de dados (preferencialmente Power BI);
• Conhecimento em SQL e noções básicas de modelagem de dados;
• Boa comunicação e didática;
• Gosto por solucionar problemas e mobilização;
• Organização e sentimento de dono para gestão das entregas;
• Curiosidade e vontade de aprender;
• Disponibilidade para atuar no escritório de São Paulo (Morumbi) em modelo híbrido.

Desejável (Nice to Have):

• Experiência com linguagens de programação (Python);
• Conhecimento em Cloud Data (Azure e/ou GCP);
• Conhecimento em DBT;
• Adobe Analytics / Google Analytics;
• Familiaridade com conceitos de aprendizado de máquina (regressão, classificação, agrupamentos, etc).