Coordenador De Centro Analítico

Descrição: Hibrido: Campinas – ****** x por semana.Resumo da vaga: Perfil Coordenador de Centro Analítico (Data Science) para liderar a integração e análise de dados em um ambiente corporativo baseado em Oracle Database e Power BI.O profissional será responsável por conduzir times de BI e Data Science, aprimorar o uso de informações clínicas e administrativas e impulsionar decisões estratégicas com base em dados confiáveis, automação e inovação contínua.Habilidades: Desejavel: experiencia com Oracle Analytics Cloud Vivência em integração entre Oracle e Power BI via gateways (para fluxos de dados híbridos).Conhecimento em Data Governance Frameworks (ex: DAMA-DMBOK, Collibra, Talend).Missão do Cargo Liderar o Centro Analítico de Dados, garantindo a integração, governança e uso estratégico das informações corporativas.Principais Responsabilidades Coordenar a área de Business Intelligence e Data Science, assegurando a qualidade, integridade e disponibilidade dos dados corporativos.Liderar o time analítico multidisciplinar (engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas de BI), promovendo o desenvolvimento técnico e a colaboração entre áreas.Atuação em ambiente com base de dados Oracle, integrando múltiplas fontes internas (ERP, CRM, RES, sistemas administrativos e clínicos).Utilização de Power BI sobre Oracle e outras plataformas de dados para apoiar análises preditivas, operacionais e assistenciais.Colaboração com times de TI e áreas de negócio para garantir consistência, performance e governança de dados em toda a cooperativa.Desenhar e manter pipelines de dados e dashboards estratégicos, utilizando Power BI, SQL e ferramentas de automação.Gerenciar o ciclo completo de projetos analíticos, desde a coleta e modelagem dos dados até a entrega de análises preditivas e relatórios executivos.Apoiar decisões estratégicas e operacionais com base em modelagens estatísticas, análises preditivas e indicadores de desempenho (KPIs).Integrar dados clínicos e operacionais provenientes de sistemas internos (RES – Registro Eletrônico de Saúde, ERP, CRM e sistemas de workflow).Atuar em projetos de automação e digitalização, aplicando técnicas de análise de dados para otimizar processos e reduzir retrabalho.Garantir conformidade com políticas de privacidade e LGPD, assegurando o uso ético e seguro dos dados.Promover a cultura Data-Driven, apoiando a disseminação de boas práticas de análise e tomada de decisão baseada em evidências.Requisitos Técnicos Formação: Engenharia, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Administração ou áreas correlatas.Banco de dados: domínio de Oracle Database (PL/SQL), incluindo modelagem de dados, extração e integração com ferramentas de BI.Conhecimentos em ferramentas de BI: Power BI (avançado), DAX, Power Query, integração com bases Oracle e APIs.Data Management: ETL, Data Warehouse, Data Lake, governança e qualidade de dados.Data Science / Analytics: Python (Pandas, Scikit-learn), R ou ferramentas equivalentes.Sistemas corporativos: integração entre ERP/CRM e sistemas de saúde (como RES e Workflow).Automação de processos: uso de scripts SQL, ferramentas de workflow e automação de relatórios.Cloud (desejável): Azure Data Factory, AWS Glue ou Oracle Cloud Data Services.Conhecimento em LGPD e segurança da informação.Competências Comportamentais e de Liderança Visão estratégica e pensamento analítico – capacidade de traduzir dados em decisões e ações de negócio.Liderança colaborativa – gestão e desenvolvimento de times técnicos e analíticos.Comunicação clara e empática – habilidade para traduzir conceitos técnicos para públicos de diferentes níveis.Foco em resultado e melhoria contínua.Orientação ao cliente interno, com postura consultiva e resolutiva.Adaptabilidade e curiosidade tecnológica.Ambiente de alta digitalização e automação de processos.Integração com sistemas corporativos (RES, ERP, CRM, Workflow).Forte ênfase em análise de desempenho, previsibilidade de riscos e indicadores clínico-operacionais.Inserido em uma cultura organizacional Data-Driven, com forte compromisso com ética, privacidade e confiabilidade de dados.Indicadores (KPIs) Aumento da utilização dos dashboards e indicadores estratégicos.Redução do tempo de resposta analítica e retrabalhos.Melhoria da qualidade e integridade dos dados.Engajamento das áreas de negócio com a cultura analítica.Entregas de projetos preditivos e de automação com impacto mensurável.