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Cientista De Dados ofertas em United States

Analista de Dados Sênior (DTS) | Senior Associate [tag01]

PwC - Global

Piracicaba
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Analista de Dados

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Ijuí
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BRL 80.000 - 120.000
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Página da Vaga | Analista de Dados SR

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Analista de dados - Inovação e Melhoria - PcD | Autoglass

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Vila Velha
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ANALISTA DE DADOS SENIOR

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São Paulo
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Data Business Analyst Product Strategy

AB InBev Growth Group

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BRL 120.000 - 160.000
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Analista de Dados Sênior

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[Ambev Global Tech] Cientista de Dados Sênior - LOG

Ambev Tech

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BRL 80.000 - 120.000
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Cientista de Dados Sênior

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São Paulo
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Analista Data Analytics Senior (Cientista de Dados)

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Cientista de Dados Especialista - Precificação

Porto

São Paulo
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Pessoa Analista ou Cientista de Dados (Áreas Corporativas e de Tecnologia)

Embraer S.A.

São José dos Campos
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Cientista de Dados / Híbrido - Rio de Janeiro/RJ

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Rio de Janeiro
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Cientista de Dados II

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Manaus
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CIENTISTA DE DADOS PLENO (100% REMOTO)

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Brasil
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Página da Vaga | Bling | Cientista de Dados Sênior | Líder Técnico | Remoto

LWSA

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Analista Cientista de Dados Sênior

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Página da Vaga | Cientista de Dados (Presencial BH)

Stefanini Group

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Cientista de Dados Sênior

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Brasília
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Pessoa Cientista de Dados - exclusiva para Pessoas com Deficiência

Nubank

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Analista de Dados Sênior (DTS) | Senior Associate [tag01]
PwC - Global
Piracicaba
Presencial
BRL 80.000 - 120.000
Tempo integral
Há 28 dias

Resumo da oferta

Uma empresa líder em consultoria está em busca de um profissional de Engenharia de Dados em Piracicaba. Este papel envolve a transformação de dados em insights acionáveis e a construção de soluções robustas de dados. O candidato ideal deve ter pelo menos 5 anos de experiência na área, conhecendo ferramentas como Python, SQL e Tableau. A fluência em inglês é um diferencial.

Qualificações

  • Mínimo de 5 anos de experiência na área de TI, com foco em análise de dados.
  • Certificações profissionais como Microsoft Certified: Data Analyst Associate são desejáveis.
  • Experiência prática com técnicas e ferramentas de machine learning.

Responsabilidades

  • Desenvolver e implementar pipelines de dados, integração de dados.
  • Preparar e analisar dados para apoiar decisões de negócios.
  • Construir sistemas de dados para processamento eficiente.

Conhecimentos

Análise de dados
Machine learning
Python
SQL
Tableau
Excel

Formação académica

Graduação em Ciência da Computação
Mestrado ou MBA em áreas relacionadas a Data Science

Ferramentas

Power BI
Google Data Studio
Git
Descrição da oferta de emprego
Overview

Job Description & Summary Na PwC, nossos profissionais de engenharia de dados e análise se concentram em utilizar tecnologias e técnicas avançadas para projetar e desenvolver soluções de dados robustas para os clientes. Eles desempenham um papel crucial na transformação de dados brutos em insights acionáveis, permitindo a tomada de decisões informadas e impulsionando o crescimento dos negócios. Na engenharia de dados da PwC, você se concentrará em projetar e construir infraestrutura e sistemas de dados para permitir o processamento e a análise eficientes de dados. Você será responsável por desenvolver e implementar pipelines de dados, integração de dados e soluções de transformação de dados.

Requisitos
  • Mínimo de 5 anos de experiência na área de TI, com foco em análise de dados;
  • Certificações profissionais como Microsoft Certified: Data Analyst Associate, Google Data Analytics Professional Certificate ou outras relevantes;
  • Domínio nas ferramentas e tecnologias mencionadas.
  • Envolvimento ativo em comunidades de tecnologia e eventos de Data & Analytics;
  • Participação em publicações, blogs ou conferências relacionadas a análise de dados;
  • Familiaridade com outras linguagens de programação, como Java ou Scala, é um diferencial;
  • Conhecimento e experiência prática com técnicas e ferramentas de machine learning.
Conhecimentos Técnicos
  • Domínio de Python e SQL; Familiaridade com R e outras linguagens é um diferencial;
  • Experiência avançada com ferramentas como Tableau, Power BI ou Google Data Studio;
  • Experiência com bancos de dados relacionais (PostgreSQL, MySQL) e não relacionais (MongoDB);
  • Conhecimentos avançados de estatística e técnicas de análise de dados;
  • Habilidade avançada em Excel e outras ferramentas de planilhas (Google Sheets);
  • Experiência em modelagem de dados, incluindo design de esquemas e normalização, tanto para modelagem relacional quanto dimensional;
  • Conhecimento básico em serviços de nuvem, como AWS, Azure ou Google Cloud;
  • Familiaridade com sistemas de versionamento de código, como Git;
  • Conhecimento prático em frameworks de machine learning, como TensorFlow ou Scikit-learn;
  • Familiaridade com tecnologias de big data, como Hadoop e Spark.
Formação acadêmica
  • Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática ou áreas afins; Mestrado ou MBA em áreas relacionadas a Data Science, Analytics ou Gestão de Tecnologia da Informação.
Idioma
  • Inglês Intermediário (diferencial).
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* O salário de referência é obtido com base em objetivos de salário para líderes de mercado de cada segmento de setor. Serve como orientação para ajudar os utilizadores Premium na avaliação de ofertas de emprego e na negociação de salários. O salário de referência não é indicado diretamente pela empresa e pode ser significativamente superior ou inferior.

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