Cruzar informações de bases diversas (internas ou externas) através da extração via banco de dados e modelagem dos métodos, ferramentas e processos para padronização de acordo com tendência de comportamento de consumo, com foco em simplificação e agilidade na estruturação de modelos comerciais e de de métodos relacionados a ia, big data, modelagem de dados e machine learning, com o intuito de embasar as decisões estratégicas da companhia e fortalecer os canais de distribuição físicos, sustentando a consolidação da estratégia digital e gerando benefícios econômicos entre as diversas iniciativas de inteligência de dados da companhia, com o objetivo de ganhar sinergia entre os projetos, consumir análises/bases/conteúdos úteis para a área e que já foram gerados por outros times em outras oportunidades, definindo junto aos times de apoio, papéis e sobre premissas de cálculo ou consumo de dados
Necessário superior completo em sistemas de informação, estatística, ciência da computação, engenharia ou demais cursos vivência com criação de dashboards e indicadores vivência na manipulação dos seguintes itens: modelo multidimensional (olap), data warehouse, data mart, mineração de dados, banco de dados relacionais (oltp), banco de dados nosql, banco de dados temporal (ods), qualidade de dados, modelagem de dados, modelos lógicos e físicos de banco de dados, arquitetura soa, orientação a objeto, etl, vivência desejável em python (scikit-Learn, nltk, matplotlib, pandas, etc) ou R (R studio) para análise e pré-Processamento de dados, desenvolvimento de modelos de machine learning, mineração e classificação de dados e textos, desenvolvimento de integrações sistêmicas internos (via banco de dados) e externos (webservices).
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