Analista de Dados Sênior - Vaga Afirmativa para Mulheres at Experian

São Paulo, São Paulo, Brazil -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

14 Jan, 26

Salary

0.0

Posted On

16 Oct, 25

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

SQL, Python, Data Visualization, Statistical Analysis, Cloud Computing, Data Governance, Communication, Machine Learning, Big Data, Data Modeling, Collaboration, Dashboard Development, Version Control, Documentation, Exploratory Analysis, Predictive Analytics

Industry

Information Services

Description

Company Description A Serasa Experian é a primeira e a maior Datatech do Brasil. Líder em soluções de inteligência para análise de riscos e oportunidades, com foco nas jornadas de crédito, autenticação e prevenção à fraude. Com tecnologia de ponta, inovação e os melhores talentos, transforma a incerteza do risco na melhor decisão, ajudando pessoas a realizarem seus sonhos e empresas de todos os portes e segmentos a prosperarem. Temos 22.000 pessoas operando em 32 países e a cada dia estamos investindo em novas tecnologias, profissionais talentosos e inovação para ajudar todos os clientes a maximizarem cada oportunidade. Com sede corporativa em Dublin, Irlanda, a Experian está listada na Bolsa de Valores de Londres (EXPN) e compõe o índice FTSE 100. Job Description Estamos em busca de um(a) Analista de Dados Sênior para fortalecer nosso time de dados. Se você é apaixonado(a) por transformar dados em insights acionáveis, gosta de trabalhar com ferramentas modernas e quer crescer em um ambiente colaborativo e inovador, essa vaga é para você! Responsabilidades Desenvolver análises e dashboards que apoiem decisões estratégicas e operacionais Realizar estudos exploratórios e modelagens estatísticas para diferentes áreas da empresa Garantir a qualidade, consistência e governança dos dados utilizados nas análises Colaborar com times de engenharia, produto e negócios para entender necessidades e propor soluções baseadas em dados Participar da evolução da arquitetura analítica e da cultura data-driven da empresa Requisitos Experiência sólida com SQL e Python (obrigatório) Conhecimento em ferramentas de visualização como Power BI, Tableau ou Looker Experiência com modelagem de dados e análise estatística Familiaridade com ambientes de cloud (AWS, Azure ou GCP) Conhecimento em ferramentas de versionamento e documentação (Git, Confluence, etc.) Boa comunicação e capacidade de traduzir dados em linguagem acessível para diferentes públicos Diferenciais Experiência com Databricks ou ambientes de Big Data Conhecimento em DBT, Airflow ou outras ferramentas de orquestração Vivência com projetos de machine learning ou analytics preditivo Atuação anterior em áreas como cobrança, financeiro ou operações Informação Adicional Não se preocupe em cumprir todos os requisitos. Valorizamos pessoas curiosas, colaborativas e com vontade de aprender e crescer junto com o time. Qualifications sql dashboard cloud Additional Information Esta é uma posição afirmativa para mulheres, como parte do nosso compromisso com o avanço da equidade de gênero no ambiente de trabalho. A Serasa Experian investe na liderança feminina e possui a parceria com a TODAS Group. Além disso, aderimos ao Movimento 'Elas Lideram 2030’, e nos unimos à ONU Mulheres para reduzir a desigualdade de gênero até 2030!! Temos também o grupo Women in Experian que busca melhorar a equidade de gênero para mulheres, criando oportunidades de desenvolvimento, diferentes perspectivas, habilidades, entre outros. Venha fazer parte dessa transformação! Caso você não se identifique com este grupo, convidamos você a explorar outras oportunidades em nossa página de carreiras. Temos diversas vagas que podem se conectar com seu perfil e interesses. #LI-HYBRID Experian Careers - Creating a better tomorrow together Find out what its like to work for Experian by clicking here

Responsibilities

The Senior Data Analyst will develop analyses and dashboards to support strategic and operational decisions. They will collaborate with engineering, product, and business teams to understand needs and propose data-driven solutions.