Estatístico Analista de Dados

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🕒 Agosto 3, 2025

🏢🏡 Rio de Janeiro – Híbrido

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📉 Analista de Dados

🗣️🇧🇷🇵🇹 Português obrigatório

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Capco

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 1998

💸 Finanças

⚡ Energia

💰 $80.000.000 Venture Round em 2000-05

Consulting • Finance • Energy

Capco é uma consultoria global em tecnologia e gestão especializada em impulsionar a transformação nos setores de serviços financeiros e de energia. Seu foco é resolver desafios complexos e promover mudanças positivas para clientes, para o setor e para as comunidades. A Capco combina profundo conhecimento setorial com soluções tecnológicas inovadoras para atender segmentos como bancos e pagamentos, mercados de capitais, seguros, gestão de patrimônio e de ativos e energia. Como parte de seu compromisso com a excelência, a Capco foi reconhecida como a Melhor Consultoria Europeia em Gestão de Dados, refletindo sua liderança nessa área.

Descrição

•Aplicar técnicas estatísticas para realizar análises descritivas, exploratórias e inferenciais; •Desenvolver e implementar modelos probabilísticos para prever eventos e identificar padrões; •Realizar testes de hipótese e validação de modelos para apoiar decisões de negócio; •Trabalhar com dados em larga escala, aplicando técnicas de mineração de dados e machine learning estatístico; •Comunicar os resultados estatísticos de forma clara e objetiva às áreas de negócio; •Desenvolver dashboards analíticos que traduzam insights estatísticos em indicadores-chave de desempenho (KPIs); •Documentar processos e metodologias estatísticas para reprodutibilidade e consistência.

🎯 Requisitos

•Mínimo de 6 anos de experiência nas atividades relacionadas às atribuições; •Proficiência em métodos estatísticos avançados (análise de variância, regressão múltipla, séries temporais); •Domínio de softwares e linguagens estatísticas (R, SAS, Python com pacotes estatísticos); •Experiência em SQL para manipulação de dados e geração de consultas complexas; •Familiaridade com bancos de dados estruturados e não estruturados; •Conhecimento em modelagem preditiva e machine learning estatístico (ex.: redes bayesianas, regressão logística, análise discriminante); •Experiência com ferramentas de visualização de dados focadas em relatórios estatísticos (como R Shiny ou Power BI).

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