Especialista de Negócios (foco em IA)

No dia a dia você irá:

- Construir e otimizar soluções analíticas, utilizando SQL e ferramentas de visualização para criar dashboards e garantir eficiência nos reports de dados;
- Identificar padrões e oportunidades nos dados, trazendo recomendações que impulsionem resultados e melhorias na operação;
- Mapear rotinas repetitivas de análise e acompanhamento e propor automações
- Explorar casos de uso de IA/GenAI para aumentar produtividade e qualidade das decisões, acompanhando métricas de impacto;
- Atuar de forma próxima a stakeholders executivos e áreas parceiras, sustentando análises, hipóteses e recomendações com dados;
- Colaborar com equipes multidisciplinares (vendas, operações, marketing, relacionamento, dados), conectando análises às necessidades do negócio.

Para participar do nosso processo você precisa ter:

- Visão estratégica: capacidade de compreender o impacto das iniciativas no negócio e conectá-las às metas organizacionais;
- Análise e resolução de problemas: capacidade de estruturar problemas complexos de forma lógica e propor soluções práticas e eficazes;
-Manipulação de dados: familiaridade com técnicas de agregação, organização e documentação para transformar dados brutos em conjuntos prontos para análise e tomada de decisão;
- Curiosidade e repertório em IA: capacidade de identificar oportunidades de uso de inteligência artificial no dia a dia do negócio;
- Experimentação orientada a dados: capacidade de testar hipóteses, comparar abordagens e propor melhorias com base em dados;
- Qualidade e governança de dados: noções de qualidade de dados, governança e atenção a vieses e limitações em automações e modelos;
- Comunicação direta: habilidade de comunicar análises e recomendações de forma clara, objetiva e acionável;
- Proatividade e organização: senso de urgência, responsabilidade e organização na condução das entregas;
- SQL intermediário: domínio de SQL em nível intermediário ou superior.

Diferenciais:

- Conhecimento de alguma linguagem de programação para exploração de dados, além do SQL, como Python ou Scala;
- Conhecimento em ferramentas de visualização de dados como Metabase, Looker, Superset, etc;
- Conhecimentos de estatística como Sample Sizing, Teste de Hipótese, etc.
- Experiência com automação simples ou integração com ferramentas (ex.: dbt, Airflow, Zapier/Make, etc.);
- Experiência aplicando IA/GenAI em problemas de negócio, mesmo que em projetos internos/pilotos.