ANALISTA DE DADOS SR.

Responsável por aplicar métodos estatísticos, raciocínio quantitativo e modelagem preditiva para resolver problemas estratégicos e operacionais. Atua dentro da área de Inteligência de Negócios com a missão de validar hipóteses, mensurar impacto, garantir a integridade conceitual dos dados analisados e transformar dados imperfeitos em insights acionáveis. Deve combinar rigor técnico, pensamento crítico e boa comunicação com áreas operacionais e clínicas.

Descrição Detalhada
• Desenvolver modelos estatísticos (regressão, séries temporais, clustering, classificação) para suportar decisões
de negócio.
• Testar hipóteses, investigar causalidade e validar a aderência dos dados ao contexto operacional.
• Trabalhar com grandes volumes de dados brutos, conduzindo processos de limpeza, tratamento e modelagem.
• Atuar diretamente com gestores e times de franquia para entender o funcionamento real do negócio e garantir
que as análises representem a verdade operacional.
• Contribuir com os analistas de negócio na definição de KPIs, estruturação de análises e entrega de insights com
impacto.
• Elaborar scripts estatísticos e automatizar análises usando Python, R, SQL e bibliotecas específicas.
• Apresentar resultados de forma clara, com storytelling analítico, reforçando a conexão entre os números e os
impactos reais.
• Documentar variáveis, modelos e premissas com transparência e replicabilidade.
• Acompanhar indicadores analíticos e propor melhorias constantes no processo de análise.
• Trabalhar de forma colaborativa com as áreas técnica e funcional da organização.Local de trabalho: Ribeirão Preto, SPRegime de contratação de tipo: Efetivo – CLTJornada: Período IntegralNível hierárquico: AnalistaVALORIZADOTempo de experiência: Entre 3 e 5 anosHABILIDADESTestes de hipóteses e inferência estatística aplicada.Programação em Python e/ou R com foco em análise de dados.Pensamento crítico e postura investigativa sobre as origens e significados dos dadosModelagem estatística (regressão linear e logística, séries temporais, análise de variância, etc.).Foco em resultado e em soluções que apoiem decisões estratégicas e operacionaisSQLNoções de modelagem de dados e governança de informação.Comunicação clara e empática com públicos técnicos e não técnicosConhecimento de machine learning supervisionado e não supervisionado.Capacidade de construir relacionamentos com as áreas operacionais e franquias.Query e manipulação de dados em SQL.PandasAutonomia na execução com responsabilidade sobre a qualidade das análises.Capacidade de lidar com pressão e prazos apertados, mantendo a qualidade e a precisão do trabalho.Power BIbibliotecas estatísticasStatsmodelsExcelRPythonForte capacidade de comunicação interpessoal e habilidades de apresentação executiva.Orientação para resultados e capacidade de manter o foco nos objetivos de negócio, garantindo que as atividades e análises realizadas contribuam efetivamente para o sucesso da empresa.Resiliência em ambientes de dados instáveis e de múltiplas variáveis não controladas.Scikit-learnNumpy