Daa0: Analista De Dados
mazzatech
Híbrido
Osasco, SP, BR
Dados
Score da Vaga
90 pontos
Modelo híbrido (+80)
Dados (+10)
Analista de Dados Pleno para liderar iniciativas analíticas e projetos de machine learning de alta complexidade, transformando dados em inteligência estratégica para suportar decisões de negócio, otimizar processos e impulsionar inovação, escalabilidade e vantagem competitiva para a organização
Responsabilidades:
Estratégia Analítica e Liderança Técnica Atuar como referência técnica em análise de dados, estatística avançada e machine learning. Liderar projetos analíticos ponta a ponta, desde entendimento do problema até implantação e monitoramento de modelos em produção. Definir padrões, boas práticas e arquitetura analítica para soluções orientadas a dados. Apoiar a tomada de decisão estratégica por meio de análises preditivas, diagnósticas e prescritivas. Influenciar stakeholders e áreas de negócio na adoção de uma cultura data-driven. Engenharia e Governança de Dados Projetar e otimizar pipelines de dados escaláveis e automatizados. Garantir qualidade, rastreabilidade, integridade e governança das informações utilizadas nos modelos e análises. Atuar em conjunto com times de engenharia, arquitetura e negócio para evolução da maturidade analítica da empresa. Garantir conformidade com LGPD, políticas de segurança e boas práticas de governança de dados. Machine Learning e Modelagem Avançada Desenvolver, validar, implementar e monitorar modelos preditivos e algoritmos de machine learning supervisionados e não supervisionados. Avaliar e selecionar técnicas estatísticas e algoritmos mais adequados conforme o contexto do negócio. Realizar análises avançadas para identificação de padrões, anomalias, tendências e oportunidades de negócio. Aplicar técnicas de otimização e melhoria contínua na performance dos modelos analíticos.
Comunicação Estratégica e Mentoria Traduzir análises complexas em insights claros, acionáveis e orientados ao negócio. Conduzir apresentações executivas e apoiar lideranças na interpretação de indicadores e cenários. Contribuir para evolução de metodologias, frameworks analíticos e processos internos.
Requisitos Técnicos:
Linguagens, Ferramentas e Tecnologias Domínio avançado em Python e SQL. Conhecimento em R (diferencial). Experiência com bibliotecas de machine learning e análise de dados (Scikit-learn, Pandas, NumPy, TensorFlow, PyTorch ou similares). Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais. Vivência em ambientes cloud (AWS, Azure ou Google Cloud). Conhecimento em DataOps, MLOps e automação de pipelines. Experiência com APIs, integração de dados e arquiteturas analíticas escaláveis. Conhecimento em ferramentas de BI e visualização de dados. Estatística e Machine Learning Domínio de estatística descritiva, inferencial e probabilidade. Experiência sólida com modelagem preditiva, regressão, classificação, clustering, séries temporais. Conhecimento em validação estatística, tuning de modelos e métricas de performance. Capacidade de interpretar resultados e transformar análises em recomendações estratégicas.
Competências Comportamentais:
Visão estratégica e orientação a resultados. Capacidade analítica avançada e pensamento crítico. Perfil consultivo e forte habilidade de influência. Excelente comunicação interpessoal e executiva. Proatividade e autonomia na condução de iniciativas. Capacidade de priorização e gestão de múltiplos projetos. Mentalidade inovadora e foco em melhoria contínua. Facilidade para atuar em ambientes colaborativos e multidisciplinares. Interesse contínuo por novas tecnologias, IA e tendências analíticas.
Sobre a área de Dados
A área de Dados passou por uma transformação radical com a ascensão da Inteligência Artificial Generativa. Profissionais de dados são fundamentais para tomada de decisão baseada em evidências em todas as indústrias.
As principais especializações incluem Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Machine Learning Engineering e Analytics. Ferramentas como SQL, Python, Spark, dbt e plataformas de cloud (AWS, GCP, Azure) são essenciais.
O mercado de dados continua com alta demanda e salários entre os mais competitivos do setor de tecnologia, com muitas oportunidades para trabalho remoto.