Analista de BI Sênior
Híbrido DF
Formação:
- Diploma, devidamente registrado, de conclusão de curso de graduação na área de Tecnologia da Informação ou nível superior em qualquer área com pós-graduação na área de Tecnologia da Informação em nível de especialização ou mestrado ou doutorado, fornecido por instituição de ensino superior reconhecido pelo Ministério da Educação – MEC, ou pelo órgão competente para tanto no país de emissão do diploma.
Conhecimento Técnico Obrigatório:
- Princípios e práticas de desenvolvimento de software ágil, incluindo o Manifesto Ágil, Scrum, Extreme Programming (XP) e Kanban;
- Análise de requisitos funcionais, não funcionais e requisitos ágeis utilizando histórias de Usuário (User Stories) ou outro artefato de requisito ágil;
- Integração de dados de diferentes fontes (bancos de dados, planilhas, APIs, etc.);
- Elaboração de Dashboards e Cockpits;
- Aplicar conceitos de User Experience (UX) e conceitos de usabilidade no desenvolvimento de aplicações de BI;
- Domínio da linguagem SQL (DDL e DML).
- Experiência exercendo atividades de construção de processos ETL; Possui proficiência em linguagens de programação como Python e SQL, plataformas de BI, fundamentos de manuseio, limpeza, compilação, modelagem e análise de dados, além de habilidadesde matemática e pensamento crítico. Experiência utilizando alguma plataforma de Integração de Dados;
- Conhecimento de metodologia ágil de desenvolvimento de software;
- Vivência em projetos de DW, BI e ML;
- Conhecimento em modelagem de dados (Data Warehouse e modelagem dimensional);
- Conhecimento avançado em banco de dados e linguagem SQL. comunicação clara e objetiva (oral e escrita);
- Capacidade de trabalho em equipe;
- Proatividade; e
- Bom relacionamento interpessoal e profissional.
Experiência mínima exigida:
- 5(cinco) anos na modelagem de repositórios de dados de apoio à tomada de decisão, da implementação de processos de extração, transformação e carga de dados, no projeto e implementação de aplicações de automação e inteligência artificial, no processamento de dados massivos, na análise da qualidade de dados, na criação e evolução de painéis de business intelligence.