Analista de Dados Sênior | ARGENTA
Fundada em 1985, em Flores da Cunha (RS), a ARGENTA construiu, ao longo de mais de 40 anos, um ecossistema integrado com atuação nacional.
Hoje, conectamos diferentes negócios de energia, mobilidade, experiência e facilidades, criando oportunidades e fortalecendo nossas marcas de forma consistente e sustentável.
Nosso jeito de fazer acontecer é orientado pela paixão por servir, eficiência operacional, governança e evolução contínua. É assim que buscamos gerar valor para nossos clientes, parceiros, pessoas e para a sociedade.
Somos mais de 7 mil pessoas e acreditamos que cada uma delas tem um papel importante nesse movimento. Aqui, há espaço para aprender, evoluir, assumir protagonismo e contribuir para o futuro da ARGENTA.
Sempre em movimento, seguimos construindo um futuro melhor.
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- Sólido conhecimento em SQL (consultas complexas, CTEs, otimização);
- Experiência com ferramentas de análise de dados e notebooks: Databricks, Jupyter, ou similares;
- Experiência em consumo e validação de dados em ambientes Lakehouse (Delta Lake, camadas bronze/silver/gold);
- Familiaridade com ferramentas como dbt, Airflow, e versionamento com Git;
- Ferramentas de visualização: Power BI, Looker ou similares;
- Conhecimento em modelagem de dados e boas práticas de curadoria de datasets.
- Graduação completa.
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- Liderar a modelagem de dados até a entrega de visualizações . O foco é garantir a integridade da informação e atuar como ponte entre a tecnologia e as áreas de negócio (Vendas, Marketing, Operações, etc.);
- Modelagem de Dados: Desenvolver e manter arquiteturas de dados robustas;
- ETL/ELT: Construir e otimizar pipelines de integração de dados de diversas fontes (APIs, bancos SQL, planilhas, ERPs);
- Dashboards Avançados: Criar visualizações de alto impacto que contem uma história (storytelling) e permitam o "drill-down" para análises granulares;
- Análise Consultiva: Identificar anomalias, tendências de mercado e oportunidades de otimização de custos ou receita;
- Governança de Dados: Garantir a qualidade, segurança e padronização das métricas entre diferentes departamentos.