Analista de Dados Junior

Descrição

Resumo da Vaga: Buscamos um(a) Analista de Dados Júnior para apoiar decisões estratégicas e garantir a qualidade das informações em uma empresa de apostas esportivas e jogos online. Principais Destaques: 1. Atuação em dados vai além de gerar relatórios, apoiando decisões estratégicas 2. Desenvolver e aprimorar dashboards para indicadores críticos do negócio 3. Realizar análises descritivas, preditivas e prescritivas para insights **SOBRE NÓS** Com mais de 10 anos de trajetória, somos uma empresa 100% brasileira que une a inovação de uma equipe jovem e dinâmica com as tradições que nos definem. Nosso foco é proporcionar experiências excepcionais no setor de apostas esportivas e jogos online, valorizando a ética e sempre com o compromisso de entregar qualidade e transparência aos nossos clientes. Estamos em busca de um(a) **Analista de Dados Júnior.** Se você está iniciando sua carreira na área de dados, tem vontade de aprender, é curioso(a) e gosta de trabalhar com informações para apoiar decisões, essa vaga é para você fazer parte do nosso time na **Aposta Ganha!** **Local:** Caruaru – Vaga presencial **Tipo de contratação:** CLT **Horário:** 9h às 18h – Segunda a Sexta\-feira Aqui, a atuação em dados vai muito além de gerar relatórios. É garantir a qualidade das informações, apoiar decisões estratégicas, colaborar com diversas áreas e contribuir para o desempenho de uma marca que vive no ritmo acelerado do mundo digital e das apostas esportivas. **O que você vai fazer por aqui:** * Desenvolver, manter e aprimorar dashboards, garantindo clareza, consistência e foco nos indicadores críticos do negócio. * Utilizar SQL de forma intensiva para coleta, cruzamento, limpeza e validação de dados em bases relacionais e data warehouses. * Atuar fortemente na identificação de anomalias (quedas abruptas, variações fora do padrão, possíveis fraudes, problemas de tracking, etc.) em indicadores de receita, conversão, engajamento e operação. * Definir, implementar e evoluir triggers de monitoramento, bots e rotinas automatizadas de alerta e acompanhamento de KPIs (painéis diários, semanais e em tempo quase real), sinalizando rapidamente desvios relevantes às áreas responsáveis. * Realizar análises descritivas, preditivas e prescritivas para entender comportamento de clientes, produtos, campanhas e desempenho operacional. * Criar segmentação de clientes, modelos preditivos (churn, propensão, LTV, risco), testes A/B e modelos estatísticos de suporte à decisão. * Apoiar a disseminação de boas práticas de uso de dados, contribuindo para o aumento da maturidade analítica da organização. Requisitos: **O que esperamos de você:** * **Formação completa ou andamento de engenharia da Computação, Tecnologia da Informação, Ciência de Dados, Estatística, economia ou áreas correlatas.** * Experiência como Analista de Dados ou função similar. * Domínio de SQL para consultas complexas, criação de visões, joins, agregações e análises em grandes volumes de dados. * Experiência prática com Power BI (modelagem de dados, DAX, medidas, relacionamento entre tabelas, performance de dashboards). * Forte capacidade analítica e estatística, com habilidade de interpretar resultados, testar hipóteses e explicar variações de indicadores. * Conhecimentos em ciência de dados aplicada, como métricas de negócio, desenho de experimentos (ex.: A/B testing), noções de modelagem estatística e preditiva. * Habilidade para comunicar insights de forma clara para públicos técnicos e não técnicos. **Vai se destacar se tiver:** * Pós\-graduação, MBA ou especialização em Ciência de Dados, Business Analytics, Estatística, Big Data ou similares (desejável). * Experiência em iGaming, apostas esportivas, gaming, e\-commerce ou produtos digitais com alto volume de dados. * Vivência com monitoramento de KPIs, geração de relatórios periódicos e identificação de anomalias. * Conhecimento prático em alguma linguagem para análise e ciência de dados, como Python (pandas, numpy, scikit\-learn) ou R. * Vivência com ferramentas de orquestração ou monitoramento de métricas (por exemplo: ferramentas de alertas, monitoramento de eventos ou logs). * Experiência com modelos de previsão, scoring, clusterização ou recomendação aplicados ao negócio. * Noções de estatística avançada (intervalos de confiança, testes de hipóteses, correlação, regressão, séries temporais). * Conhecimento de boas práticas de experimentação (testes A/B, test \& learn, incrementality).