Buscamos profissionais alinhados aos nossos valores e que venham agregar ao nosso time.
Ferramentas Essenciais
- Linguagem Python: IDEs como VS Code, PyCharm ou Jupyter Notebook.
- Automação Web: bibliotecas
Selenium, Playwright ou BeautifulSoup. - Automação Desktop: bibliotecas
PyAutoGUI ou Keyboard. - Manipulação de Dados: bibliotecas
Pandas, Numpy e OpenPyXL (Excel). - Bancos de Dados: sistemas gerenciadores como MySQL, PostgreSQL ou SQL Server.
- Controle de Versão: Git e plataforma GitHub para gerenciar códigos.
Habilidades Técnicas e Comportamentais
- Raciocínio lógico: facilidade para estruturar algoritmos e resolver problemas complexos.
- Análise de processos: capacidade de desmembrar uma tarefa manual em etapas lógicas.
- Atenção aos detalhes: rigor no tratamento de exceções e erros no código.
- Orientação para resultados: foco em eficiência, redução de tempo e eliminação de erros.
- Comunicação clara: habilidade para entender as dores das áreas de negócio.
- Autodidatismo: proatividade para buscar soluções em fóruns como Stack Overflow. [1]
Cursos Recomendados
- Formação acadêmica: graduação (em andamento) em TI, Engenharia, Estatística ou Matemática.
- Programação Python: cursos focados em sintaxe, lógica e orientação a objetos.
- Python para Automação: treinamentos específicos de RPA e web scraping.
- Manipulação e Análise: cursos voltados para ciência de dados com Pandas.
- Bancos de Dados: cursos de modelagem e escrita de queries SQL
- Mapear processos: identificar fluxos de trabalho manuais passíveis de automação.
- Desenvolver robôs: construir scripts em Python para automatizar tarefas repetitivas.
- Extrair dados: coletar informações de sistemas internos, ERPs, CRMs e web.
- Tratar informações: limpar, transformar e estruturar dados usando bibliotecas específicas.
- Monitorar execuções: acompanhar o rodízio diário dos robôs em produção.
- Corrigir falhas: identificar bugs e aplicar manutenções corretivas nos scripts.
- Gerar relatórios: criar documentação técnica simples das automações desenvolvidas.
- Apoiar a equipe: auxiliar analistas seniores em projetos complexos de dados.