Minsait
Analista de dados
MinsaitBrazil2 days ago
Full-timeInformation Technology

Transforme o futuro com a Minsait


Na Minsait, acreditamos na tecnologia como força para transformar realidades e gerar impacto positivo. Desenvolvemos soluções que conectam inovação, eficiência e progresso em setores essenciais como administração pública, telecomunicações & mídia, energia & utilities, indústria & consumo, saúde e finanças.

Aqui, você encontra um ambiente que valoriza a autonomia, a colaboração e o crescimento contínuo, com projetos desafiadores e oportunidades reais de desenvolvimento.


Nosso jeito de ser

  • Inovamos com propósito
  • Crescemos com responsabilidade
  • Valorizamos a diversidade e quem transforma


Valores

  • Inovação, conexão, confiança e antecipação de futuro


Se você busca desafios com significado, a Minsait é o seu lugar.


ANALISTA DE DADOS PLENO


Principais atividades

Analisar e interpretar dados complexos, identificando padrões e tendências para auxiliar na tomada de decisões estratégicas

Analisar rentabilidade, resultado de produtos, clientes, segmentos, investigação de variações de cenários e recomendações de oportunidades para ativação, desbloqueio e engajamento dos clientes do cartão de crédito

Analisar e mensurar retorno de ações comerciais, visando entendimento da performance das ações propostas, com identificação de melhores canais e estratégias para aumento do engajamento e faturamento dos clientes

Construção de modelos preditivos do comportamento de uso e preferências de compra dos clientes, assim como clusterização do perfil e momento de vida do cliente na sua jornada com o cartão

Usar ferramentas de dados como SQL, Python, R, SAS, Databricks para extração, manipulação, consolidação e visualização dos dados necessários aos estudos e análises Hard Skill

Conhecimento Técnicos, Stacks Graduação em Matemática, Estatística, Ciência de dados, Engenharias, e áreas correlatas. MBA ou Pós-graduação Finanças, Business Analytics & Big Data ou Data Science será considerado diferencial

Conhecimento em análise de dados e modelagem

Conhecimento em produtos e serviços no setor de Bancos, Fintechs principalmente na área de cartões ou meios de pagamento, será considerado diferencial

Ter alta capacidade analítica, de atenção a detalhes e comprovada habilidade em Data Science e Analytics Habilidade na manipulação de grandes massas de dados com uso de Linguagens como SQL, Python, R para extração, agregação, relacionamento e enriquecimento de dados

Profissional vai atuar no time de Inteligência Analítica de Cartões, alocado em nosso cliente de forma Hibrida 2x por semana, com atividades voltadas para analise da dados executando as atividades abaixo descritas




TRABALHE NA MINSAIT


  • Modelo de contratação CLT.
  • Plano de Saúde subsidiado pela empresa para o titular.
  • Opção de inclusão de dependentes no Plano de Saúde com desconto em folha de pagamento.
  • Assistência Odontológica (opcional).
  • Opção de inclusão de dependentes no Plano de Assistência Odontológica com desconto em folha de pagamento.
  • Vale Refeição no cartão Flash Benefícios.
  • Vale Transporte (opcional).
  • POP - Programa de Orientação Pessoal que visa oferecer suporte emocional e aconselhamento com orientação confidencial nas áreas psicológica, jurídica, financeira, social e pet sem custo para titular e dependentes legais.
  • Plataforma de Saúde Wellhub-Gympass (Acesso a mais de 700 academias em todo o Brasil com planos descontado em folha de pagamento).
  • Parcerias com grandes marcas de consumo.
  • Convênio com o SESC para titular e dependentes.
  • Convênios para descontos com instituições de ensino (graduação e pós-graduação) e escola de idiomas.
  • Seguro de vida em grupo.


Nosso compromisso com a diversidade é um elemento-chave da nossa cultura: Igualdade de oportunidades, respeito pelas pessoas e não discriminação são princípios de atuação para todos os profissionais da Minsait. Integramos o Bloomberg Gender-Equality Index (GEI) 2021 em termos de diversidade e igualdade de gênero.

Key Skills

Ranked by relevance