Analista de dados - Pleno (Foco em Business Intelligence& AI Readiness)

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O que esperamos que você tenha:

• Domínio de SQL e Python: Capacidade de extrair dados complexos e realizar análises exploratórias avançadas (Pandas, NumPy, bibliotecas de visualização).
• Pensamento Estatístico: Conhecimento sólido em estatística descritiva e inferencial para validar hipóteses e evitar conclusões enviesadas.
• Modelagem de Dados para BI: Experiência em estruturar dados de forma que sejam fáceis de consumir em ferramentas de visualização (Star Schema, tabelas flat, etc.).
• Ferramentas de Visualização: Proficiência em pelo menos uma das principais ferramentas do mercado (Looker Studio, Tableau, PowerBI ou similares).
• Comunicação e Storytelling: Habilidade de explicar conceitos técnicos de dados para stakeholders não-técnicos de forma clara e persuasiva.

Você irá se destacar se tiver:

• Experiência no Setor Financeiro: Conhecimento prévio em Fintechs ou ambientes regulamentados.
• Experiência com IA Assistiva: Familiaridade no uso de LLMs (ChatGPT, Claude, Cursor) para acelerar a escrita de código e a geração de insights.
• Conhecimento de Streamlit: desenvolvimento de dashboards e interface com Streamlit.
• Noções de dbt/Git: Entendimento básico de como os dados são transformados na origem para melhor colaborar com a engenharia.
• Mentalidade de Produto: Ver os dados como um produto que precisa de usabilidade, documentação e suporte.

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Como Analista de Dados na Franq, seu papel vai além de criar dashboards. Você será o arquiteto da inteligência de negócio, atuando na intersecção entre dados, estatística e estratégia. Sua missão é empoderar as áreas de negócio através do Self-Service BI, garantindo que os usuários tenham autonomia para consultar dados confiáveis. Além disso, você será peça-chave na nossa jornada de IA generativa, ajudando a validar se as respostas dos nossos agentes de IA fazem sentido frente à realidade do negócio e das métricas estatísticas.

O seu papel será:

• Traduzir Negócio em Dados: Atuar como parceiro das áreas de negócio para entender seus desafios e traduzi-los em KPIs, modelos de dados e análises acionáveis.
• Fomentar a Cultura Self-Service: Criar e manter a camada de visualização, garantindo que os usuários finais consigam navegar pelos dados com autonomia e confiança.
• Análise Estatística e Preditiva: Aplicar métodos estatísticos para identificar tendências, anomalias e oportunidades que o "olho nu" não consegue captar.
• Curadoria de Contexto para IA: Colaborar com os Analytics Engineers para garantir que a lógica de negócio esteja corretamente documentada, servindo de base para que as ferramentas de IA da Franq entreguem insights precisos.
• Exploração de Dados com Python: Realizar análises ad-hoc complexas que fogem do SQL tradicional, utilizando Python para manipulação de grandes volumes de dados e automação de insights.