Analista de Dados Junior (Remoto)

O Analista de Dados Junior na Zenvia terá a responsabilidade de modelar dados, criar visualizações e analisar informações para suprir as demandas das diferentes áreas da empresa. Além disso, ele deve apoiar na construção de datamarts e na documentação de dados, atuando juntamente com as equipes de Data Engineer e Analytics Engineer.

Para o cargo de Analista de Dados Junior na Zenvia, é essencial ter conhecimento em SQL e modelagem de dados, bem como uma boa comunicação verbal e escrita. Noções de governança de dados, interesse por visualização de dados e, preferencialmente, experiência acadêmica com ferramentas como DBT e Snowflake também são desejáveis.

O ambiente de trabalho para o Analista de Dados Junior na Zenvia é totalmente remoto e flexível, permitindo que você trabalhe de onde desejar. Valorizamos a colaboração, a autonomia e a comunicação aberta, fazendo da Zenvia um ótimo lugar para desenvolver sua carreira em tecnologia.

Na Zenvia, há várias oportunidades de crescimento para Analistas de Dados Junior. A empresa oferece programas de mobilidade interna, acesso a um Hub de Aprendizagem, e incentivos para o desenvolvimento profissional através de programas de idiomas e participação nos resultados, promovendo um aprendizado contínuo.

A cultura de trabalho na Zenvia é inclusiva e valoriza a diversidade. Nós acreditamos na transparência, no diálogo aberto e no respeito à individualidade de nossos colaboradores, criando um ambiente de trabalho agradável e produtivo para o Analista de Dados Junior e todos os membros da equipe.

Para abordar a modelagem de dados em um projeto na Zenvia, seria essencial primeiro entender as necessidades dos stakeholders e coletar requisitos específicos. Depois, eu definiria a estrutura dos dados, elaborando um modelo que facilitaria as análises e atendesse aos objetivos de negócio, sempre assegurando a integridade dos dados.

Sim! Em projetos anteriores, utilizei SQL para extrair e manipular grandes conjuntos de dados, criando relatórios que auxiliaram na tomada de decisões. Por exemplo, criei consultas para medir o desempenho de campanhas e, utilizando joins, integrei dados de várias fontes para proporcionar insights significativos.

Eu lidaria com a documentação de dados e regras de negócio de forma colaborativa, garantindo que todos os processos sejam bem documentados e facilmente acessíveis. Manteria um catálogo de dados atualizado, que poderia ser referenciado pelas equipes para garantir a consistência e a conformidade com as diretrizes estabelecidas.

A governança de dados refere-se ao conjunto de normas e políticas que regulam o uso dos dados dentro da organização. Na Zenvia, aplicaria isso promovendo práticas adequadas de qualidade de dados, assegurando a conformidade com as regulatórias e desenvolvendo um ambiente de transparência sobre a coleta e o uso dos dados.

Já utilizei ferramentas como Tableau e Metabase para visualização de dados. Minha favorita é o Tableau, pois suas funcionalidades interativas permitem criar dashboards dinâmicos e altamente visuais que ajudam na comunicação dos insights de forma mais clara e atraente.

Para me manter atualizado, sigo blogs da indústria, participo de webinars e cursos online, e, sempre que possível, interajo com a comunidade de dados. Além disso, gosto de explorar novas ferramentas e tecnologias, o que me ajuda a descobrir maneiras criativas e inovadoras de trabalhar com dados.

Para garantir a qualidade dos dados, implementaria procedimentos de validação e limpeza de dados. Usaria ferramentas de qualidade de dados para monitorar automaticamente as inconsistências e trabalharia em conjunto com as equipes de engenharia de dados para abordar quaisquer problemas de qualidade imediatamente.

Eu priorizaria as demandas dos stakeholders com base na urgência e impacto nos objetivos de negócios. Realizaria reuniões para entender melhor as necessidades e expectativas de cada stakeholder, assim, poderia alinhar as prioridades de forma eficaz e transparente, garantindo que todos fossem ouvidos.

Certa vez, enfrentei um desafio em que os dados estavam dispersos em diferentes fontes. Para resolver isso, criei um pipeline de ETL que integrava e processava os dados de forma eficiente, permitindo realizar análises mais aprofundadas e gerando relatórios que melhoraram as decisões da equipe de marketing.

Storytelling em dados é o processo de contar uma história através de visualizações e análises de dados, transformando números em insights compreensíveis. É importante porque ajuda a comunicar resultados e ações a stakeholders de maneira que possam entender facilmente os impactos e fazer escolhas informadas com base nos dados apresentados.