Analista de Dados Sênior
São Paulo/SP.
Será que seu currículo passa pelo filtro desta vaga?
Envie seu CV e descubra, em segundos, sua compatibilidade real com Analista de Dados Sênior - São Paulo/SP — o que já atende, e onde seu currículo pode estar perdendo aderência.
Descricao da vaga
Somos mais de 40 mil pessoas que atuam com foco em segurança, integridade, colaboração e simplificação, os pilares que sustentam nossa cultura.
Geramos valor para nossos acionistas, clientes e parceiros e colaboradores a partir de um ecossistema integrado de negócios que começa com o cultivo da cana-de-açúcar até chegar na produção e comercialização de etanol, açúcar e bioenergia.
Atuamos ainda – sob licença da marca Shell – na distribuição de combustíveis, lubrificantes e outras especialidades no Brasil, além de operações de refino na Argentina e distribuição de derivados de combustíveis e lubrificantes na Argentina e no Paraguai.
Se identificou?
Estamos em busca de um(a) Analista de Dados Sênior para atuar no time de Marketing em São Paulo.
Responsabilidades e atribuicoes
🎯COMO SERÁ O SEU DIA A DIA:
- Desenvolver e manter dashboards e indicadores em Power BI;
- Estruturar, modelar e organizar dados na plataforma Databricks;
- Garantir a qualidade, consistência e governança dos dados;
- Realizar análises e gerar insights acionáveis;
- Traduzir demandas do negócio em soluções de dados que apoiem a tomada de decisões estratégicas.
Requisitos
🔎O QUE VOCÊ PRECISA TER:
- Ensino superior completo;
- Disponibilidade para trabalhar de forma 100% presencial na Faria Lima;
- Excel avançado;
- Experiência em análise de dados, preferencialmente com foco em marketing e/ou área comercial;
- Conhecimento avançado em Power BI (DAX e modelagem de dados);
- Conhecimento de SQL;
- Experiência com Databricks ou ferramentas similares;
- Experiência com processos de ETL/ELT;
- Conhecimento em qualidade e governança de dados.
Sua energia se destaca mais se você tiver estes itens:
- Experiência com modelagem de atribuição e/ou análises preditivas;
- Conhecimento em estatística aplicada e/ou fundamentos de machine learning;
- Conhecimento em metodologias ágeis (ex: Scrum, Kanban).