Na Inmetrics, a inovação e a excelência operam lado a lado em um ambiente de trabalho colaborativo, saudável e dinâmico. Nossa cultura valoriza:📚 Aprendizado constante🗣️ Transparência na comunicação🔄 Flexibilidade para desenvolvimento contínuo
Nosso time é apaixonado por tecnologia e comprometido com entregas de valor real para os clientes. O diferencial da Inmetrics é a eficiência digital.💛 Pessoas são o nosso maior ativo, por isso investimos em oportunidades que vão além de salário competitivo, oferecendo benefícios diferenciados e um ambiente saudável, reconhecido por nossos colaboradores.👉 #VemPraInmetrics
Responsabilidades e atribuições
Desenvolver e implementar análises e modelos analíticos
Construir e otimizar pipelines de dados para processamento eficiente
Criar visualizações e dashboards que comuniquem insights de forma clara
Realizar análises exploratórias de dados para identificar padrões e tendências
Colaborar com times de negócio para entender necessidades e requisitos
Participar de projetos de analytics do início ao fim, desde o planejamento até a implementação
Documentar processos e metodologias de análise de dados.
Requisitos e qualificações
Experiência mínima de 4 anos em funções relacionadas a Dados e Analytics
Formação superior em Estatística, Ciência da Computação, Matemática, Engenharia ou áreas afins
Conhecimento prático em linguagens de análise de dados (Python, R ou Scala);Domínio de SQL e experiência com bancos de dados relacionais
Experiência com ferramentas de visualização (Power BI, Tableau, Looker);Conhecimentos de estatística e técnicas de modelagem de dados
Experiência na implementação de processos de ETL;Boa comunicação para traduzir conceitos técnicos para públicos não-técnicos.
Desejável:Conhecimentos em machine learning e implementação de modelos preditivos
Experiência no setor financeiro ou fintechs
Conhecimentos em Microsoft Fabric
Familiaridade com ferramentas de big data (Spark, Hadoop);Conhecimento em plataformas cloud (Azure, AWS, GCP) e seus serviços de dados
Experiência com bancos de dados NoSQL (MongoDB, Cassandra);Certificações relevantes na área de Dados e Analytics
Conhecimentos em governança e qualidade de dados.
Fonte: gupy
