Propósito
Apoiar a construção de uma cultura orientada por dados na CashMe, contribuindo para a organização, análise e disponibilização de informações confiáveis para a tomada de decisões. Desenvolver conhecimentos em Analytics, Governança e Engenharia de Dados, ampliando gradualmente sua atuação em automação, Ciência de Dados e Inteligência Artificial.
Responsabilidades
- Apoiar a criação, atualização e evolução de dashboards e relatórios no Power BI.
- Desenvolver consultas em SQL para extração, investigação e validação de dados.
- Apoiar a análise de informações e a construção de indicadores para diferentes áreas da CashMe.
- Contribuir para a organização, documentação e manutenção de bases de dados, métricas e regras de negócio.
- Apoiar iniciativas de Governança de Dados, garantindo maior clareza, consistência e rastreabilidade das informações.
- Auxiliar na identificação e correção de inconsistências, duplicidades e problemas de qualidade nos dados.
- Apoiar a documentação de fontes, processos, indicadores e fluxos de dados.
- Desenvolver automações simples utilizando Python para otimizar atividades recorrentes.
- Apoiar a construção, manutenção e monitoramento de pipelines de dados.
- Contribuir para a integração e disponibilização de dados para análises e aplicações internas.
- Apoiar atividades relacionadas a ambientes de Cloud e ferramentas de Engenharia de Dados.
- Participar de testes, experimentos e provas de conceito relacionados a modelos preditivos e Inteligência Artificial Generativa.
- Apoiar o consumo e a integração de APIs de dados e de Inteligência Artificial.
- Investigar erros e inconsistências, buscando compreender suas causas e propondo soluções.
- Interagir com profissionais de Engenharia de Dados, Analytics, Ciência de Dados, Tecnologia e áreas de negócio.
- Documentar consultas, processos, experimentos, aprendizados e resultados.
- Contribuir para a evolução da cultura data-driven e para a melhoria contínua dos processos da área.
Competências
Soft skills
- Curiosidade genuína e interesse por dados, tecnologia e resolução de problemas.
- Raciocínio lógico e capacidade de dividir problemas complexos em etapas menores.
- Mentalidade de crescimento e disposição para aprender continuamente.
- Persistência para investigar erros, testar hipóteses e buscar a causa raiz dos problemas.
- Organização e atenção aos detalhes no tratamento e na documentação das informações.
- Comunicação clara para interagir com profissionais técnicos e áreas de negócio.
- Colaboração e facilidade para trabalhar com diferentes equipes e perfis.
- Proatividade para propor melhorias e buscar conhecimento em documentações, comunidades e outras fontes confiáveis.
- Responsabilidade no uso, tratamento e compartilhamento de dados.
- Interesse em compreender o contexto do negócio antes de analisar ou desenvolver uma solução.
- Autonomia compatível com o nível de estágio e abertura para receber orientação e feedback.
Hard skills
- Estar cursando graduação em Tecnologia, Engenharia, Estatística, Matemática, Economia, Administração ou áreas correlatas.
- Previsão de conclusão do curso a partir de 2027.
- Conhecimento básico ou intermediário em SQL.
- Conhecimento básico ou intermediário em Power BI.
- Familiaridade com conceitos de análise de dados, indicadores e visualização de informações.
- Interesse ou conhecimento introdutório em Python.
- Noções de organização, tratamento e qualidade de dados.
- Desejável conhecimento em bancos de dados relacionais e modelagem de dados.
- Desejável conhecimento introdutório em Engenharia de Dados, pipelines e processos de ETL ou ELT.
- Desejável familiaridade com ambientes de Cloud, especialmente AWS.
- Desejável conhecimento em ferramentas como Snowflake e Airflow.
- Desejável interesse em Ciência de Dados, modelos preditivos, LLMs e Inteligência Artificial Generativa.
- Desejável familiaridade com APIs, Git e ferramentas de desenvolvimento colaborativo.
- Inglês técnico para leitura de documentações será considerado um diferencial.
Protagonismo Digital
Demonstra curiosidade sobre ferramentas digitais e experimenta recursos de dados, automação e Inteligência Artificial com orientação do time. Utiliza ferramentas como SQL, Power BI e Python para organizar informações, investigar problemas e aumentar a eficiência das entregas. Avalia criticamente os resultados gerados pelas ferramentas, reconhecendo a importância da qualidade dos dados, da governança e do julgamento humano.
Abertura para atualização contínua
Demonstra disposição para aprender novas ferramentas, metodologias e práticas à medida que o contexto da área e da empresa evolui. Busca acompanhar a evolução das tecnologias de Analytics, Engenharia de Dados, Cloud e Inteligência Artificial, aplicando novos conhecimentos de forma responsável e alinhada às necessidades do negócio.
