Analista Sênior de People Analytics no Varejo (Remoto)

Sylision; United States; Remote; USD 33,000 - 55,000; Full time

Benefits offered by this job

Remoto 100%

Ambiente colaborativo

Conexão global

Saúde + Team Care

Job summary

A Sylision busca Analista de Dados Sênior (People Analytics no Varejo) para trabalhar 100% remoto. O contratado fará uso de SQL, Python e Power BI para entender a rotatividade, absenteísmo e tempo de preenchimento de vagas, assegurando anonimização e conformidade com LGPD.

Você irá construir modelos de dados, separar desligamentos voluntários, comparar lojas parecidas e publicar dashboards para líderes regionais, mantendo o foco em entregar recomendações acionáveis sem expor indivíduos.

Qualifications

• SQL avançado e modelagem de dados de pessoas.
• Estatística para comparar grupos e avaliar intervenção.
• Python e Power BI para análise e comunicação.
• Conhecimento prático da LGPD e de técnicas de anonimização.
• Sensibilidade para tratar dado de pessoas sem expor ninguém.
• Capacidade de transformar números em recomendações para gestores.

Responsibilities

• Definir indicadores de pessoas: rotatividade por tempo de casa, absenteísmo e tempo de preenchimento de vaga
• Construir modelos de dados em dbt que unem folha, escala, ponto e desligamento
• Separar saída voluntária da involuntária e tratar a sazonalidade do varejo
• Comparar lojas semelhantes para apontar onde o resultado destoa
• Aplicar regras de anonimização e de tamanho mínimo de grupo nos painéis
• Avaliar o efeito de ações como treinamento e mudança de escala, com grupo de comparação
• Publicar painéis em Power BI para a área de gente e para a liderança regional
• Revisar análises de outras pessoas e definir padrões de proteção de dado pessoal

Skills

SQL avançado

Análise de dados

Comunicação de dados

Tools

Python

Power BI

Excel

dbt

LGPD

Job description

A Sylision busca Analista de Dados Sênior (People Analytics no Varejo) para trabalhar 100% remoto. O contratado fará uso de SQL, Python e Power BI para entender a rotatividade, absenteísmo e tempo de preenchimento de vagas, assegurando anonimização e conformidade com LGPD.

Você irá construir modelos de dados, separar desligamentos voluntários, comparar lojas parecidas e publicar dashboards para líderes regionais, mantendo o foco em entregar recomendações acionáveis sem expor indivíduos.