Analista de Dados e IA Sênior

Vagas Externas — Remotar · remote · CLT · senior
Descrição

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.
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