Estatístico Analista de Dados

Job not on LinkedIn

🕒 August 3, 2025

🏢🏡 Rio de Janeiro – Hybrid

⏰ Full Time

🟡 Mid-level

🟠 Senior

📉 Data Analyst

🗣️🇧🇷🇵🇹 Portuguese Required

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Capco

WebsiteLinkedIn

1001 - 5000 employees

Founded 1998

💸 Finance

⚡ Energy

💰 $80M Venture Round on 2000-05

Consulting • Finance • Energy

Capco is a global technology and management consultancy specializing in driving transformation across the financial services and energy industries. It focuses on solving complex challenges and delivering positive change for customers, the industry, and communities. Capco combines deep industry expertise with innovative technology solutions to support sectors like banking and payments, capital markets, insurance, wealth and asset management, and energy. As part of its commitment to excellence, Capco has been recognized as the Best European Consultancy in Data Management, reflecting its leadership in this field.

📋 Description

•Aplicar técnicas estatísticas para realizar análises descritivas, exploratórias e inferenciais; •Desenvolver e implementar modelos probabilísticos para prever eventos e identificar padrões; •Realizar testes de hipóteses 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 para as áreas de negócio; •Desenvolver dashboards analíticos que traduzem insights estatísticos em indicadores chave de desempenho (KPIs); •Documentar processos e metodologias estatísticas para reprodutibilidade e consistência.

🎯 Requirements

•Mínimo acima de 6 anos, nas atividades relacionas nas atribuições; •Proficiência em métodos estatísticos avançados (análise de variância, regressão múltipla, séries temporais); •Domínio em 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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