Vaga de Analista de Dados Sênior

O Grupo Daycoval é formado por um time de pessoas engajadas e de bom astral. Todos imbuídos de fazer diferença nas vidas de nossos clientes. Sabemos o quanto o mercado financeiro é desafiador e de alta demanda  é disso que gostamos. Venha fazer parte de uma equipe inovadora e em constante evolução tecnológica! Nossa área está sempre na vanguarda das tecnologias mais avançadas, com um foco contínuo na melhoria do fornecimento de dados e da experiência do usuário. No nosso dia a dia, lidamos com palavras que moldam o futuro, como IA Generativa, Copilot, ChatGPT, Machine Learning, Azure, Data Fabric, Power Platform, CDP e Databricks. Estamos diante de desafios grandiosos e empolgantes para os próximos anos e não poderíamos estar mais animados com os desenvolvimentos que estão por vir. Se você é apaixonado por tecnologia e busca crescer em um ambiente dinâmico e inovador, junte-se a nós nessa jornada de transformação! Informações adicionais: Responsabilidades e atribuições: Extração de Dados: Obter dados de diversas fontes, como bancos de dados, APIs, planilhas, e plataformas online. Integração de Dados: Integrar dados provenientes de diferentes sistemas para criar conjuntos de dados completos e utilizáveis. Limpeza de Dados: - Tratamento de Dados: Identificar e corrigir inconsistências, erros, duplicações e valores ausentes nos dados. Transformação de Dados: Preparar os dados para análise através de técnicas como normalização, agregação e transformação de formatos. Análise de Dados Exploração de Dados: - Análise Exploratória de Dados (EDA): Utilizar técnicas estatísticas e visuais para explorar os dados e entender suas características principais. - Identificação de Padrões: Detectar padrões, tendências e anomalias nos dados. Modelagem de Dados: - Modelos Estatísticos: Desenvolver e aplicar modelos estatísticos para testar hipóteses e prever resultados. Machine Learning: Construir, treinar e validar modelos de aprendizado de máquina para predição e classificação. Visualização de Dados. Criação de Relatórios e Dashboards: - Visualização de Dados: Utilizar ferramentas como Tableau, Power BI ou matplotlib para criar gráficos e dashboards interativos que apresentam os insights de maneira clara e compreensível. Automação de Relatórios: Configurar relatórios automáticos que atualizem os dados em tempo real ou em intervalos regulares. Comunicação e Apresentação. Apresentação de Insights: - Storytelling com Dados: Contar histórias com dados para comunicar insights e recomendações de forma eficaz a diferentes públicos, incluindo executivos e equipes não técnicas. Relatórios Detalhados: Elaborar relatórios detalhados que documentem metodologias, descobertas e recomendações. Suporte à Tomada de Decisão. Análise de Desempenho: - Monitoramento de KPIs: Monitorar indicadores-chave de desempenho (KPIs) e métricas de negócios para avaliar o desempenho e identificar áreas de melhoria. Análises Ad Hoc: Realizar análises ad hoc para responder a perguntas específicas ou explorar novos problemas de negócios. Estratégia e Planejamento: - Suporte à Estratégia: Utilizar dados para apoiar a estratégia de negócios, desenvolvimento de produtos, marketing, e outras áreas funcionais. Planejamento e Forecasting: Participar do planejamento e previsão de demandas, vendas e outras métricas importantes. Manutenção e Governança de Dados. Governança de Dados: - Gerenciamento de Dados: Assegurar a conformidade com políticas de governança de dados e práticas de segurança. Qualidade de Dados: Implementar processos e controles para garantir a qualidade e a integridade dos dados. Melhoria Contínua: - Otimização de Processos: Identificar oportunidades para melhorar processos de coleta, análise e uso de dados. Atualização Tecnológica: Manter-se atualizado com as últimas ferramentas, tecnologias e técnicas de análise de dados. Assistência Médica e Assistência Odontológica. Vale-refeição e Vale-alimentação. Auxílio-creche. Seguro de Vida. Vale-transporte. Previdência Privada. Participação nos Lucros ou Resultados. Programa de Participação de Resultados. Apoio à Educação. Parcerias com desconto. Requisitos e qualificações: Superior na área de Tecnologia da Informação. Capacidade de interpretar e extrair insights significativos dos dados. Conhecimento sólido em métodos estatísticos para analisar tendências e padrões nos dados. Conhecimento em linguagens de programação como Python, R ou SQL para manipulação de dados e automação de análises. Experiência em ferramentas como Tableau, Power BI ou Matplotlib para criar visualizações claras e eficazes. Conhecimento em Machine Learning: Entendimento de técnicas de aprendizado de máquina para construir modelos preditivos. Habilidade para trabalhar com grandes volumes de dados, incluindo o uso de ferramentas como Hadoop, Spark ou pandas. Experiência com bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL). Capacidade de abordar problemas complexos e desenvolver soluções baseadas em dados. Habilidade para comunicar insights e recomendações de maneira clara e concisa para stakeholders não técnicos. Habilidade para gerenciar projetos de análise de dados, incluindo definição de objetivos, prazos e recursos. Criação de processos estruturados de higienização e governança. Requisitos desejáveis: Desejável conhecimento em produtos bancários. Experiência do cliente: Dynamics 365 hub de Sales, Dynamics 365 hub de Customer insight, Power Platform. Cloud: Azure Tableau Assistência Médica e Assistência Odontológica. Vale-refeição e Vale-alimentação. Auxílio-creche. Seguro de Vida. Vale-transporte. Previdência Privada. Participação nos Lucros ou Resultados. Programa de Participação de Resultados. Apoio à Educação. Parcerias com desconto.