Sobre o Perfil que estamos procurando:
Você entende que correlação não é causalidade, conhece o método científico e tem perfil inovador para buscar soluções que ajudem o banco a praticar e escalar este conceito?
Se sim, vem fazer parte de nossa mudança cultural em dados do BV! Aqui buscamos todos os dias transformar o banco em data-driven e trazer os melhores insights de dados. Estamos buscando um(a) profissional híbrido(a), com forte viés técnico em dados e também com soft skills e visão de negócios. É importante que seja alguém com curiosidade aguçada e comprometido(a) com a metodologia científica e mindset de experimentação rápida.
E aí curtiu? Vamos te contar o que você vai fazer:
Identificação de oportunidades de inovação em dados nas áreas do Banco;
Garantir implantação e acompanhamento de experimentos – testes A/B, processos disruptivos, entre outros – gerindo relacionamento com stakeholders internos e externos;
Estruturação de dashboards para expor resultados e análises dos experimentos.
Entendimento do ambiente de dados e proposta de melhorias;
Disseminação de conhecimento;
Exercer empatia, a fim de propor ideias e soluções que sejam alinhadas aos princípios do BV.
Ótimo! Agora queremos saber se tem os conhecimentos/skills abaixo:
Perfil híbrido, com experiência técnica em análise de dados e visão de negócio aguçada, capaz de fazer perguntas de negócio relevantes a serem testadas e respondidas através de dados;
Conhecimento sobre método científico e testes A/B ;
Domínio de ferramenta de data visualization (preferencialmente Power BI);
Conhecer SQL e noções básicas de modelagem de dados;
Boa capacidade de comunicação e didática;
Capacidade de mobilização, com gosto por solucionar problemas;
Muita organização e sentimento de dono, para ser responsável pela gestão das entregas e atividades;
Curiosidade e vontade de aprender;
Disponibilidade para atuação no escritório de São Paulo (Morumbi) em modelo hibrido.
Nice to Have: Se você tiver, será um diferencial:
Experiência com linguagens de programação (Python);
Conhecimento em Cloud Data (Azure e/ou GCP);
Conhecimento DBT ;
Adobe Analytics / Google Analytics;
Familiaridade com conceitos de aprendizado de máquina (regressão, classificação, agrupamentos, etc)
