Analista de Dados e IA Sênior

Principais responsabilidades

• Desenvolver, manter e aprimorar dashboards, relatórios executivos, scorecards, KPIs e soluções de monitoramento de performance em Power BI;
• Transformar necessidades de negócio em soluções de Analytics escaláveis e orientadas a resultados;
• Realizar análises aprofundadas para identificar tendências, gargalos, ineficiências e oportunidades de melhoria;
• Desenvolver soluções de Self-Service Analytics, promovendo uma cultura orientada a dados;
• Estruturar e padronizar metodologias de reporting, indicadores e métricas de performance;
• Desenvolver e implementar soluções baseadas em Inteligência Artificial para melhoria de produtividade e tomada de decisão;
• Apoiar iniciativas de Machine Learning, Predictive Analytics e Generative AI;
• Desenvolver modelos preditivos para previsão de demanda, otimização de estoques, planejamento de produção, manutenção preditiva, qualidade e transporte;
• Atuar com tecnologias Microsoft, como Microsoft Fabric, Azure AI Services, Azure Machine Learning, Power Platform e Microsoft Copilot;
• Trabalhar em conjunto com áreas de manufatura, planejamento, logística, compras, manutenção, qualidade e Supply Chain;
• Analisar processos ponta a ponta, identificando oportunidades de automação e melhoria contínua;
• Utilizar técnicas de Process Mining para identificar desvios, gargalos, problemas de conformidade e oportunidades de padronização;
• Mensurar benefícios e acompanhar o ROI de iniciativas de transformação digital e Inteligência Artificial;
• Integrar e analisar dados provenientes de ERP, MES, SCADA, WMS, sistemas de Qualidade, IoT Industrial e sistemas de automação industrial;
• Desenvolver e manter modelos de dados, pipelines e ambientes analíticos escaláveis utilizando Microsoft Azure e Microsoft Fabric;
• Garantir qualidade, governança, segurança e conformidade dos dados;
• Atuar como referência técnica em KPIs de Manufacturing e Supply Chain, fornecendo análises e recomendações para melhoria de performance.

Experiência profissional:

• 5 a 7+ anos de experiência em Data Analytics, Business Intelligence, Analytics Operacional, Transformação Digital, Inteligência Artificial ou áreas relacionadas;
• Experiência em ambientes de Manufatura, Supply Chain, Distribuição, Logística ou Operações Industriais;
• Experiência em ambientes industriais, de manufatura, distribuição ou produção altamente automatizada;
• Experiência comprovada na geração de melhorias de negócio por meio de Advanced Analytics, IA, otimização de processos ou transformação digital;
• Experiência com grandes volumes de dados operacionais e múltiplos sistemas corporativos;
• Conhecimento dos processos de Produção, Planejamento, Gestão de Estoques, Armazém, Logística, Qualidade, Compras e Manutenção;
• Experiência avançada com Power BI, visualização de dados, relatórios executivos, gestão de KPIs e Self-Service Analytics;
• Conhecimento avançado em SQL e análise de bancos de dados;
• Experiência prática com Python, R ou ferramentas analíticas e estatísticas similares;
• Conhecimento em modelagem de dados, ETL, pipelines de dados e soluções analíticas escaláveis;
• Experiência com tecnologias Microsoft, incluindo Power BI, Azure, Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Azure SQL, Azure Machine Learning, Azure AI Services, Microsoft Copilot e Power Platform;
• Experiência com integração e análise de dados provenientes de sistemas ERP, preferencialmente SAP, além de Oracle ou Microsoft Dynamics;
• Experiência com MES, SCADA, WMS, Industrial IoT, sistemas de automação industrial e sistemas de Gestão da Qualidade;
• Conhecimento de conceitos e metodologias de Process Mining;
• Conhecimento de boas práticas de governança, qualidade, segurança e conformidade de dados;
• Conhecimento de KPIs de Manufacturing, como OEE, Throughput, Production Attainment, Schedule Adherence, First Pass Yield, Scrap, Downtime, Asset Utilization, Labor Productivity e Manufacturing Cycle Time;
• Conhecimento de KPIs de Supply Chain, como OTIF, Inventory Accuracy, Inventory Turns, Forecast Accuracy, Order Fulfillment, Warehouse Productivity, Transportation Performance, Supplier Performance, Backorder Management e Cash-to-Cash Cycle Time.