Analista de Dados e Modelagem Pleno (Modelo Híbrido)

Descrição das atividades:

• Análise e Interpretação de Dados: realizar análise descritiva e exploratória de dados, com ênfase em finanças;
• Modelagem de Dados: desenvolver e implementar modelos estatísticos e preditivos, voltados a quantificação de riscos e projeções financeiras; 
• Pipelines de Dados: auxiliar na construção, manutenção e otimização do pipeline de dados, garantindo a segurança e eficiência no processamento de grandes volumes de dados;
• Visualização de Dados: auxiliar na criação de dashboards e relatórios utilizando ferramentas de visualização, especialmente Power BI, para apoio em decisões estratégicas;
• Colaboração com Equipes de TI e Negócios: trabalhar em estreita colaboração com stakeholders internos para entender as necessidades e fornecer suporte analítico;
• Automações: auxiliar/guiar na construção de sistemas e processos automatizados; 
• Pesquisas com uso de IA: monitorar tendências e propor inovações tecnológicas para melhorar a eficiência e precisão das análises; 
• Documentação: documentar e garantir que os processos da área estejam devidamente atualizados e documentados.

Soft Skills

• Capacidade analítica e orientada a resultados
• Curiosidade investigativa
• Lifelong learning
• Habilidade para trabalhar em equipe
• Capacidade de gestão de conflitos
• Proatividade e visão estratégica para identificar oportunidades de otimização e inovação
• Comunicação assertiva e capacidade de traduzir insights complexos em ações de negócio
• Mentalidade de melhoria contínua e crescimento

Hard Skills

• Capacidade de desenvolver modelos estatísticos avançados e análises de dados com foco em riscos, precificação de ativos e finanças.
• Domínio em ferramentas de visualização de dados, especialmente Power BI.
• Experiência em análise de dados financeiros, com uso de ferramentas de linguagens de programação como SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Python ou R.
• Experiência na construção e manutenção de pipelines de dados (ETL/ELT).
• Graduação em: Estatística, Matemática, Economia, Engenharias e áreas afins;
  Pós-graduação ou MBA em áreas como Finanças e Ciência de Dados.
• Inglês : Leitura avançada e conversação intermediaria  
• Experiência: mais de 3 anos de experiência em área de finanças ou de riscos, com análise de dados financeiros e modelagem estatística com uso de ferramentas como Python, SQL e R. 
• Conhecimentos Específicos: sólidos conhecimentos em estatística e técnicas de modelagem preditiva (regressão, clustering, séries temporais, etc.).
• Histórico de entrega de resultados em projetos de modelagem financeira;
• Conhecimento  em machine learning, uso de bibliotecas específicas (TensorFlow ou Scikit-learn) especialmente na aplicação de técnicas preditivas para cálculos financeiros, análise de risco e projeções;
• Familiaridade com grandes volumes de dados financeiros e técnicas de análise de risco em mercados de capitais;

Desejável

• Vivência no setor financeiro;
• Experiência com modelos de crédito;
• Conhecimentos em ferramentas de visualização de dados;
• Conhecimento em produtos bancários e matemática financeira;
• Conhecimento em regulamentações financeiras e proteção de dados, como GDPR e LGPD;
• Familiaridade com infraestrutura de dados em nuvem (AWS, GCP, Azure);
• Experiência com metodologias ágeis;

Benefits

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