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Uma empresa inovadora no setor financeiro busca um Analista de Planejamento de Cobrança Sênior para desenvolver e otimizar estratégias de cobrança. O candidato ideal terá experiência em análise de dados, especialmente em ambientes de grande volume, utilizando ferramentas como Databricks, Python e SQL. Esta posição híbrida oferece a oportunidade de trabalhar em um ambiente colaborativo, onde insights e propostas são comunicados de forma clara a diferentes públicos. Se você é apaixonado por dados e deseja fazer a diferença em uma empresa que valoriza o crescimento e a inovação, esta é a sua chance.
Vem tornar novas conquistas possíveis com a gente!
A credsystem, empresa de soluções financeiras para clientes de classes emergentes, não bancarizados e autônomos, está com vaga aberta para Analista de Planejamento de Cobrança Sênior.
As principais atividades são:
Desenvolver, monitorar e aprimorar estratégias de cobrança com base em análises quantitativas e qualitativas.
Manipular grandes volumes de dados utilizando a plataforma Databricks e linguagens de programação (Python, SQL,etc.).
Criar dashboards e relatórios gerenciais no Power BI e Excel para apoio à tomada de decisão.
Realizar estudos ad hoc e construir modelos analíticos que suportem decisões estratégicas.
Trabalhar de forma próxima a outras áreas para garantir execução eficiente das estratégias.
Comunicar insights e propostas com clareza para públicos técnicos e não técnicos.
Requisitos necessários:
Experiência sólida em análise de dados, preferencialmente em crédito ou cobrança.
Experiência em manipular grandes volumes de dados utilizando a plataforma Databricks e linguagens de programação (Python, SQL,etc.).
Geração dashboards e relatórios gerenciais no Power BI e Excel para apoio à tomada de decisão.
Domínio de SQL ou Python.
Experiência com ferramentas de análise e visualização de dados (Power BI, Excel, etc.).
Vivência em ambientes com grande volume de dados (preferencialmente Databricks ou similares).
Diferenciais:
Experiência com Marketing Cloud Salesforce
Familiaridade com modelos estatísticos e modelagem preditiva.
É necessária formação completa preferencialmente em exatas (Matemática, Estatística, Engenharias,etc.) ou Ciências da Computação
Modelo de trabalho híbrido, com idas ao escritório 3 x por semana (Alphaville)