- Location
- São Paulo, Curitiba e Fortaleza · Curitiba, Paraná, Brazil · Fortaleza, Ceará, Brazil · São Paulo
- Department
- Planejamento & Performance
- Education
- Master
- Source
- Greenhouse
Description
Nosso papel é ajudar as diversas áreas do isaac resolvendo problemas munidos de forte contexto do negócio e conectando com o mundo dados.
Business Analyst são pessoas que têm um perfil analítico e conseguem passar por todos os estágios como: identificar problemas, levantar hipóteses, estruturar soluções e traduzir números em decisões que afetam diretamente diversas áreas de negócios.
Dentro da estrutura de rentabilidade, nosso papel é apontar o caminho mais eficiente e escalável para alcançarmos nossos objetivos e garantir a sustentabilidade financeira do isaac
Dentro do time de portfólio, somos responsáveis por mensurar e projetar o risco da nossa carteira, desdobrando os resultados das nossas análises para os demais times de rentabilidade em metas palpáveis e insights claros. Nossa rotina inclui construir diversos relatórios para alta liderança isaac e Arco sobre nosso negócio, trazendo aprendizados e perspectivas para nossa rentabilidade.
No dia a dia você irá:
- Identificar e estruturar problemas;
- Levantar hipóteses;
- Analisar os dados para validar hipóteses e ter embasamento na tomada de decisão;
- Tomar decisões com riscos calculados;
- Formular políticas para o negócio;
- Monitorar experimentos, implementação e resultados;
- Criticar números e decisões sendo um guardião de uma cultura de decisões baseadas em dados;
- Comunicar suas descobertas para lideranças e apoiar as diferentes áreas de negócios em decisões estratégicas;
- Trabalhar no seu dia a dia com uma diversidade de temas e pessoas com diferentes backgrounds.
Para participar do nosso processo você precisa ter:
- Capacidade de estruturar e resolver problemas complexos;
- Alta capacidade analítica;
- Noção sobre negócios;
- Vontade de aprender sempre;
- Saber trabalhar bem em equipes diversas;
- Boa habilidade de comunicação.
Diferenciais:
- Conhecimento de algumas linguagens de programação para algoritmos de data science (em especial Python);
- Conhecimentos de estatística como Sample Sizing, Teste de Hipótese, etc;
- Conhecimento em ferramentas de visualização de dados como Metabase, Looker, Superset, etc.
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