Recursos Humanos jobs in Brazil

O Analista de Dados Sênior será responsável pela criação, integração e automação de fluxos de dados, utilizando a plataforma N8n, para alimentar dashboards, relatórios e análises em tempo real. A função tem impacto direto nas decisões estratégicas da empresa, suportando áreas como Marketing, Tráfego, Vendas e Operações. Este profissional deverá integrar rapidamente novas plataformas, otimizar processos e transformar grandes volumes de dados em insights acionáveis, atuando de maneira ágil em um ambiente de ritmo acelerado.

• N8n (Essencial)
  • Experiência comprovada em criação e automação de fluxos de dados usando N8n.
  • Capacidade de auditar e revisar fluxos de dados de forma autônoma.
  • Construção de pipelines completos de dados, integrando múltiplas plataformas.
• Background em Marketing Digital
  • Experiência com plataformas de pagamento como CartPanda, Hotmart, Monetizze, Stripe, ClickBank.
  • Experiência com plataformas de ads como Facebook Ads, Google Ads, Taboola, Outbrain.
  • Experiência com plataformas de automação de marketing como ActiveCampaign, RD Station e similares.
  • Entendimento profundo do ecossistema de Marketing Digital e Automação.
• SQL e Banco de Dados
  • Domínio de SQL para criação de queries complexas e cruzamento de dados.
  • Experiência com modelagem de bancos de dados relacionais (MySQL, PostgreSQL).
  • Capacidade de otimizar consultas para performance.
• Análise e Visualização de Dados
  • Experiência com ferramentas de BI como Looker, Metabase, Power BI, Tableau.
  • Capacidade de criar dashboards e relatórios para transformar dados brutos em insights acionáveis.
  • Habilidade para entender as perguntas certas e traduzir isso em visualizações de dados.
• Lógica e Resolução de Problemas
  • Capacidade de entender problemas complexos e criar soluções criativas.
  • Identificação de limitações de APIs e criação de workarounds.
  • Pensamento estruturado e lógico para definir soluções antes de automatizar.

• Entregar soluções rápidas e iterativas, sem comprometer a qualidade.
• Adaptabilidade e agilidade para lidar com mudanças frequentes em uma operação de direct response.
• Capacidade de escolher a ferramenta certa para cada situação, priorizando velocidade e eficiência.
• Resolver problemas com soluções práticas, sem buscar complexidade desnecessária.
• Metodologia analítica para estruturar dados de forma eficiente e detalhada.
• Capacidade de trabalhar além do horário comercial quando necessário (finais de semana, feriados).

• Integração e Automação de Dados
  • Integrar novas plataformas de vendas, ads e automação via N8n, com prazos curtos (até 1 semana).
  • Estudar APIs e criar soluções criativas quando as limitações das plataformas não permitirem entregas ideais.
  • Produzir e otimizar fluxos de dados, garantindo a integração eficiente das plataformas com sistemas internos.
• Análise e Visualização de Dados
  • Construir dashboards em ferramentas de BI, como Looker, Power BI e Metabase.
  • Desenvolver queries SQL otimizadas para cruzar dados de diferentes fontes.
  • Transformar dados em insights estratégicos para as equipes de Marketing, Tráfego, Vendas e Operações.
• Modelagem e Governança de Dados
  • Desenvolver regras de negócio para padronizar dados provenientes de diferentes plataformas.
  • Implementar governança de dados e garantir a organização para análises consistentes.
  • Realizar a transformação de dados para adequá-los ao formato e padrões do banco de dados.
• Projetos de Dados e Auditoria
  • Concentrar esforços na criação de novos projetos de dados (ex.: dashboards para SMS, e-mails, abandono de carrinho).
  • Garantir integridade e consistência dos dados e monitorar pipelines de dados constantemente.
  • Documentar processos de dados de maneira clara e acessível para outros membros da equipe.
• Visão de Longo Prazo e Evolução da Função
  • Foco inicial em N8n, integração de plataformas e desenvolvimento de dashboards rápidos.
  • Consolidação e otimização das estruturas de dados existentes, acrescentando granularidade nas análises.
  • Evoluir para sistemas de dados mais robustos (cloud, bancos raw, machine learning e análise preditiva).

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