Oportunidades em Dados | Grupo Autoglass

Somos um Grupo brasileiro que acredita que, por meio da inovação e tecnologia, é possível desenvolver negócios, evoluir e capacitar pessoas, otimizar processos e oferecer serviços e produtos de qualidade. Iniciamos a nossa jornada representados pela Autoglass , uma extensa rede com mais de 80 lojas distribuídas pelo território brasileiro, voltada para o comércio de vidros e peças automotivas. Nosso crescimento abriu portas para o surgimento de novos negócios que foram integrados ao Grupo. Hoje, também somos referência no mercado segurador e de afinidades, com a Maxpar . Em nossa mais recente jornada, anunciamos um novo pilar com foco em inovação, tecnologia e digitalização nas operações, representado pela empresa b4b tech . Acreditamos que, juntos, nossos negócios são capazes de gerar impactos econômico, social e ambiental positivos no mercado em que atuamos, na vida de nossos colaboradores e nas comunidades onde estamos inseridos. Afinal, nós existimos para proporcionar soluções que melhoram a vida das pessoas. Esse é o propósito que une e fortalece os nossos negócios. Se você se identifica com uma empresa que valoriza a diversidade, o respeito, a ética, a tolerância, a responsabilidade social e a constante busca por inovação e melhoria contínua, venha construir uma carreira no Grupo Autoglass /nSuperior completo ou em andamento em Engenharias, Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Administração ou áreas correlatas. Conhecimentos Técnicos. Experiência relevante na área escolhida. Pensamento crítico e habilidade para resolver problemas complexos. /nAnalista de Dados Você será o ponto-chave na transformação de dados em insights estratégicos, atuando desde o entendimento das demandas de negócio até a criação de painéis e relatórios que auxiliem na tomada de decisão. Também será responsável pela estruturação e governança das fontes de dados, garantindo qualidade, consistência e documentação atualizada. Além disso, identificará oportunidades de melhoria e apoiará a implementação de soluções para otimizar processos. Requisitos: Superior em Engenharias, Estatística, Ciência da Computação, Administração ou áreas correlatas; domínio de SQL e ferramentas de visualização (Power BI, Tableau); experiência em Python ou R; Excel avançado; conhecimento em ELT/ETL e arquiteturas de dados; boa comunicação para traduzir dados para públicos diversos. Analista de Dados – Foco em Estatística Atue diretamente no desenvolvimento e aplicação de modelos estatísticos avançados para apoiar a área de auditoria, ajudando a identificar fraudes, desperdícios e oportunidades de melhoria. Suas atividades envolverão a organização e validação de bases de dados, criação e acompanhamento de KPIs, além da automação de análises para aumentar a eficiência dos processos. A precisão e o olhar analítico serão essenciais para traduzir dados em decisões estratégicas. Requisitos: Formação em Estatística, Matemática, Ciência de Dados ou áreas correlatas; sólido conhecimento em estatística descritiva e inferencial, modelagem, regressão e séries temporais; experiência em SQL, Python ou R; familiaridade com ferramentas de BI (Power BI, Tableau); comunicação clara e objetiva para apresentação dos resultados. Analista de Dados – Foco em IA Generativa Faça parte do Núcleo de Inovação e Melhoria atuando na fronteira da inteligência artificial generativa. Organize dados estruturados e não estruturados para criação de datasets, integre essas informações a modelos generativos via APIs e crie soluções automatizadas como chatbots e agentes inteligentes. Monitore métricas essenciais, promova o uso ético da IA e colabore com equipes técnicas e estratégicas para garantir resultados de alto impacto. Requisitos: Superior em Engenharias, Estatística, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou áreas afins; domínio de SQL, estatística básica, programação em Python ou R; conhecimento em IA generativa, APIs de modelos LLM (OpenAI, Anthropic, Azure etc.); experiência com visualização de dados, ELT/ETL e arquiteturas modernas de dados; noções de prompt engineering e ferramentas low-code/no-code; atenção a ética, compliance e privacidade.