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Descrição do perfil Responsável por suportar a área nos processos informacionais, gerando oportunidades de automação e inteligência artificial, viabilizando a integração e manutenção de sistemas e dados, visando a digitalização dos processos, incluindo a criação de indicadores de monitoramento, KPIs. Além disso, contribui para maior eficiência operacional, qualidade das informações, rastreabilidade dos indicadores e tomada de decisão orientada por dados. Principais Atividades Criar pesquisas para coleta de insumos a serem aplicadas em modelagem e análise de dados; Criar e revisar processos após análise de melhorias do modelo atual; Criar comunicados relacionados aos gaps encontrados em análises realizadas; Mapear oportunidades de automação e aplicação de inteligência artificial nos processos informacionais da área, considerando ganhos de eficiência, qualidade, rastreabilidade e redução de esforço operacional; Apoiar a estruturação de fluxos digitais integrados a bases de dados, sistemas e ferramentas analíticas, assegurando consistência das informações e aderência às necessidades do negócio; Utilizar recursos de IA generativa e analítica para acelerar análises exploratórias, identificação de padrões, geração de hipóteses, documentação operacional e automação de relatórios recorrentes; Monitorar indicadores de performance das automações e soluções digitais implementadas, avaliando impacto nos processos, qualidade dos dados e experiência dos usuários internos; Apoiar a governança de dados e indicadores da área, contribuindo para padronização de conceitos, qualidade das bases, privacidade, segurança e conformidade no uso das informações; Documentar requisitos, regras de negócio, fluxos de dados, integrações, automações e critérios de validação das soluções implantadas, garantindo continuidade operacional e transferência de conhecimento; Conhecimento, Experiência e Formação Superior Completo em Engenharia de Dados ou Ciência de Dados, Ciência da Computação e afins; Ferramentas de coleta de dados (Microsoft Forms, Power Apps e etc.); Ferramentas de dados (SQL, Excel, Python e etc.); Metodologias de desenvolvimento Lean/Agile;Desenvolvimento de sistemas; Business Intelligence, Data Analytics e visualização de dados; Noções de modelagem de dados, tratamento de bases, qualidade de dados, integração de dados e documentação de fluxos informacionais; Conhecimento em automação de processos, ferramentas low-code/no-code e integração entre sistemas; Noções de estatística, análise exploratória, análise preditiva e machine learning aplicado a problemas de negócio e planejamento; Conhecimento em inteligência artificial generativa e analítica aplicada à produtividade, análise de dados, automação de relatórios e suporte à tomada de decisão.

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