Gerente de Data & Analytics

Responsabilidades e atribuições :

Estratégia de Dados e Analytics

Definir e implementar a visão estratégica para dados e analytics alinhada aos objetivos da empresa.

Identificar oportunidades de uso de dados para inovação, eficiência operacional e vantagem competitiva.

Atuar como parceiro das áreas de negócio para transformar dados em decisões.

Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Supervisionar projetos de modelagem preditiva, machine learning e IA generativa.

Garantir a aplicação de técnicas estatísticas e algoritmos avançados para resolver problemas complexos.

Promover o uso ético e responsável da IA, respeitando princípios de transparência e privacidade.

Governança de Dados e Analytics

Estabelecer políticas de qualidade, segurança, privacidade e compliance de dados (ex : LGPD).

Implementar frameworks de governança para metadados, catálogo de dados e linhagem.

Monitorar KPIs de confiabilidade, disponibilidade e integridade dos dados.

Visualização e Democratização de Dados

Promover o uso de ferramentas de BI (Power BI, Tableau, Looker) para insights acionáveis.

Desenvolver dashboards interativos e relatórios automatizados para stakeholders.

Fomentar a cultura data-driven por meio de capacitação e acesso facilitado aos dados.

Sustentação e Evolução das Soluções

Garantir a operação contínua das plataformas analíticas com alta disponibilidade.

Monitorar performance, custo e escalabilidade das soluções em nuvem.

Planejar roadmap de evolução tecnológica e atualização de ferramentas.

Requisitos e qualificações

Experiência consolidada em gestão de dados, analytics ou BI.

Atuação prévia em cargos de liderança de equipes multidisciplinares (dados, engenharia, ciência de dados, analytics).

Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática, Administração ou áreas correlatas.

Pós-graduação ou MBA em Analytics, Big Data, Inteligência Artificial, Gestão de Projetos ou Negócios (desejável / diferencial).

Conhecimentos Arquitetura de dados (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh). Ferramentas de BI e Analytics (ex. : Power BI, Tableau, Looker).

Plataformas de Cloud (AWS, Azure, GCP). Linguagens e frameworks de dados (SQL, Python, Spark).

Governança de dados, LGPD e regulamentações relacionadas.

Modelagem de dados e integrações (APIs, ETL / ELT). Fundamentos de Inteligência Artificial e Machine Learning.

Certificações relevantes (ex. : AWS, Azure, Google Cloud, Data Governance, Power BI, Tableau,Scrum, DAMA).