Empresa: Kstack
Buscamos um(a) Analista de Dados Pleno para transformar dados operacionais e de negócio em informação confiável para a tomada de decisão. A pessoa atuará com autonomia junto a Product Owners, squads de desenvolvimento e áreas de negócio , sendo responsável por estruturar análises, construir e manter dashboards, definir métricas e garantir a qualidade dos dados que sustentam os indicadores da empresa. Principais responsabilidades: • Traduzir demandas de negócio em perguntas analíticas , estruturar hipóteses e conduzir análises de ponta a ponta com autonomia. • Desenvolver consultas SQL complexas para extração, transformação e validação de dados em bases relacionais. • Construir, evoluir e manter dashboards e relatórios em ferramentas de BI , garantindo boa modelagem e performance. • Monitorar a qualidade dos dados , identificar inconsistências e atuar com Engenharia e Desenvolvimento na correção da origem. • Apresentar resultados e recomendações de maneira clara para públicos técnicos e não técnicos, incluindo lideranças. • Apoiar analistas mais juniores com revisão de queries e boas práticas de análise . Requisitos obrigatórios: • 2 a 5 anos de experiência com análise de dados em ambiente corporativo. • SQL avançado , incluindo: • Window Functions; • CTEs; • subqueries; • otimização básica de consultas. • Experiência sólida com Power BI, Tableau, Looker ou ferramenta similar . • Conhecimento de modelagem de dados , incluindo: • tabelas fato e dimensão; • relacionamentos; • medidas. • Conhecimentos de estatística aplicada , incluindo: • medidas de tendência e dispersão; • correlação; • interpretação de testes A/B. • Vivência com versionamento de código (Git) . • Formação superior completa ou em andamento em: • Estatística; • Matemática; • Computação; • Engenharia; • Economia; • Administração; • ou áreas afins. Diferenciais: • Python (Pandas) ou R para limpeza, transformação e análise exploratória. • Experiência no setor de meios de pagamento, fintechs ou serviços financeiros , incluindo métricas como: • TPV; • taxa de aprovação; • chargeback; • churn. • Conhecimento de dbt, Airflow ou pipelines ETL/ELT . • Experiência com plataformas de dados em nuvem: • BigQuery; • Snowflake; • Databricks; • Azure; • AWS. • Familiaridade com LGPD, anonimização e controle de acesso a dados sensíveis . • Uso de IA generativa como apoio no fluxo de análise , com senso crítico para validar os resultados. Sobre a empresa: Sobre a posição