Analista de Dados PL

No Grupo Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global.

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#LI-AN1

#LI-ONSITE

Estamos em busca de um(a) Analista de Dados / BI, de nível pleno, para atuar em projetos de Business Intelligence, Analytics e Dados, apoiando a transformação de informações em indicadores, dashboards e soluções analíticas para suporte à tomada de decisão.

A posição envolve o entendimento das necessidades do negócio, levantamento e tradução de requisitos, integração e modelagem de dados, desenvolvimento de painéis gerenciais e apoio à evolução de soluções analíticas.

Local de atuação: Brasília/DF

Modelo de trabalho: 100% presencial

Responsabilidades e atribuições

• Realizar o entendimento das necessidades do cliente e das áreas de negócio;
• Levantar, analisar e traduzir requisitos de negócio em soluções de dados e Analytics;
• Definir, em conjunto com o cliente e as equipes técnicas, as melhores soluções analíticas;
• Construir dashboards executivos, operacionais e estratégicos;
• Criar e acompanhar indicadores, métricas, KPIs e OKRs corporativos;
• Desenvolver relatórios, painéis e interfaces visuais para análise de dados;
• Realizar modelagem conceitual, lógica e dimensional de dados;
• Atuar na construção e evolução de Data Warehouses corporativos;
• Desenvolver consultas SQL, procedures e views;
• Realizar integração de dados provenientes de múltiplas fontes;
• Atuar em processos de ETL e ELT;
• Manipular e tratar grandes volumes de dados;
• Implementar soluções de dados e Analytics, desde o desenvolvimento até a validação e homologação;
• Apoiar a criação de novas aplicações e a evolução de aplicações existentes;
• Validar informações, resultados, regras de negócio e indicadores junto aos usuários;
• Realizar otimização de consultas e rotinas de processamento;
• Apoiar iniciativas de governança, qualidade, segurança e uso adequado dos dados;
• Elaborar documentação técnica e funcional das soluções desenvolvidas;
• Participar de reuniões técnicas, workshops, cerimônias ágeis e alinhamentos com clientes;
• Facilitar discussões, identificar impedimentos e apoiar a melhoria contínua das equipes;
• Apoiar Product Owners e demais integrantes das equipes na organização e priorização das demandas.

Experiências esperadas

• Experiência profissional em projetos de BI, Analytics ou Dados;
• Experiência na construção de dashboards e indicadores gerenciais;
• Experiência com levantamento e tradução de requisitos de negócio para soluções analíticas;
• Vivência com integração, tratamento e modelagem de dados;
• Experiência com modelagem dimensional, especialmente Star Schema e Snowflake;
• Experiência com SQL avançado, procedures, views e otimização de consultas;
• Experiência em processos ETL/ELT e integração de múltiplas fontes de dados;
• Vivência em equipes ágeis utilizando Scrum, Kanban ou métodos híbridos;
• Experiência em gestão de backlog, refinamento de requisitos e planejamento de sprints;
• Desejável experiência com Data Warehouse corporativo;
• Desejável experiência em órgãos públicos ou empresas de grande porte;
• Desejável experiência com indicadores executivos, estratégicos, KPIs e OKRs corporativos.

Formação acadêmica

Graduação completa em TI ou áreas correlatas.

Conhecimentos técnicos obrigatórios

Business Intelligence

• Power BI em nível avançado;
• Criação de dashboards executivos e operacionais;
• DAX;
• Power Query;
• Modelagem dimensional;
• Star Schema e Snowflake;
• Construção de relatórios e indicadores gerenciais.

Banco de dados

• SQL avançado;
• Procedures;
• Views;
• Otimização de consultas;
• Integração e consulta de diferentes fontes de dados.

Conhecimentos desejáveis em bancos de dados

• SQL Server;
• Oracle;
• PostgreSQL;
• MySQL;
• DB2;
• Outros bancos de dados relacionais.

Engenharia e integração de dados

• Processos ETL e ELT;
• Integração de múltiplas fontes;
• Manipulação de grandes volumes de dados;
• Construção e manutenção de Data Warehouses;
• Conhecimento de dados estruturados, como SQL e XML;
• Desejável conhecimento de dados não estruturados e bancos NoSQL.

Ferramentas desejáveis

• SSIS;
• Pentaho;
• Talend;
• Azure Data Factory;
• Qlik Sense ou QlikView;
• GitHub ou outras ferramentas de versionamento.

Linguagens e análise de dados

• Python para análise e automação de dados;
• SQL;
• Desejável conhecimento em R;
• Desejável conhecimento em Java, JavaScript ou outras linguagens aplicadas a soluções de dados.

Cloud e plataformas analíticas

Desejável experiência em pelo menos uma das seguintes plataformas:

• Microsoft Azure;
• Amazon Web Services — AWS;
• Google Cloud Platform — GCP.

Será considerado diferencial o conhecimento nas seguintes tecnologias e serviços:

• Azure Synapse Analytics;
• Azure Data Lake;
• Azure SQL;
• Microsoft Fabric;
• Power BI Service;
• Azure Machine Learning.

Metodologias ágeis

Conhecimento e experiência obrigatórios em:

• Scrum;
• Kanban;
• Gestão de backlog;
• Refinamento de requisitos;
• Planejamento de sprint;
• Condução ou participação em Daily Meetings;
• Facilitação ágil.

Espera-se capacidade para:

• Facilitar reuniões ágeis;
• Identificar e acompanhar impedimentos;
• Promover melhoria contínua;
• Apoiar Product Owners e equipes;
• Acompanhar métricas ágeis;
• Facilitar workshops e reuniões com diferentes públicos.

Ferramentas de trabalho

• Azure DevOps;
• Jira;
• Confluence;
• Microsoft Teams;
• SharePoint.

Diferenciais

• Experiência em Data Warehouse corporativo;
• Atuação em órgãos públicos ou empresas de grande porte;
• Conhecimento em Governança de Dados;
• Conhecimento e aplicação da LGPD;
• Experiência com indicadores executivos e estratégicos;
• Experiência na criação e gestão de OKRs e KPIs corporativos;
• Conhecimento em Machine Learning e Estatística aplicada;
• Experiência com processamento de linguagem natural ou Information Retrieval;
• Conhecimento em Hadoop, MapReduce, Spark ou ambientes de Big Data;
• Experiência com MongoDB, Elasticsearch ou Redis;
• Conhecimento em SAS, Spotfire, Cognos, Google Analytics ou Piwik Analytics.

Tecnologias e conhecimentos complementares

Também serão considerados diferenciais conhecimentos ou experiências com:

• Hadoop;
• MapReduce;
• Spark;
• MongoDB;
• Elasticsearch;
• Redis;
• Linux;
• Machine Learning, incluindo SVM, Deep Learning e Azure Machine Learning;
• SQL Power Architect;
• Arquivos VSAM e sequenciais;
• JCL — Job Control Language;
• SAS Guide e SAS Miner;
• Qlik Sense e QlikView;
• Spotfire;
• Cognos;
• Google Analytics;
• Piwik Analytics.

🍛 Vale-alimentação ou vale-refeição;

👨🏼‍🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;

📚 Academia Stefanini — plataforma com cursos on-line, gratuitos, atualizados e com certificado;

🗣 Mentoring;

💉 Clube de vantagens para consultas e exames;

🏥 Assistência médica;

🦷 Assistência odontológica;

💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos;

🛫 Clube de viagens;

🐶 Convênio para pets.