[Hiring] Intern in Analytics and Data Engineering @CashMe

Role Description

Apoiar a construção de uma cultura orientada por dados na CashMe, contribuindo para a organização, análise e disponibilização de informações confiáveis para a tomada de decisões. Desenvolver conhecimentos em Analytics, Governança e Engenharia de Dados, ampliando gradualmente sua atuação em automação, Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

• Apoiar a criação, atualização e evolução de dashboards e relatórios no Power BI.
• Desenvolver consultas em SQL para extração, investigação e validação de dados.
• Apoiar a análise de informações e a construção de indicadores para diferentes áreas da CashMe.
• Contribuir para a organização, documentação e manutenção de bases de dados, métricas e regras de negócio.
• Apoiar iniciativas de Governança de Dados, garantindo maior clareza, consistência e rastreabilidade das informações.
• Auxiliar na identificação e correção de inconsistências, duplicidades e problemas de qualidade nos dados.
• Apoiar a documentação de fontes, processos, indicadores e fluxos de dados.
• Desenvolver automações simples utilizando Python para otimizar atividades recorrentes.
• Apoiar a construção, manutenção e monitoramento de pipelines de dados.
• Contribuir para a integração e disponibilização de dados para análises e aplicações internas.
• Apoiar atividades relacionadas a ambientes de Cloud e ferramentas de Engenharia de Dados.
• Participar de testes, experimentos e provas de conceito relacionados a modelos preditivos e Inteligência Artificial Generativa.
• Apoiar o consumo e a integração de APIs de dados e de Inteligência Artificial.
• Investigar erros e inconsistências, buscando compreender suas causas e propondo soluções.
• Interagir com profissionais de Engenharia de Dados, Analytics, Ciência de Dados, Tecnologia e áreas de negócio.
• Documentar consultas, processos, experimentos, aprendizados e resultados.
• Contribuir para a evolução da cultura data-driven e para a melhoria contínua dos processos da área.

Qualifications

• Curiosidade genuína e interesse por dados, tecnologia e resolução de problemas.
• Raciocínio lógico e capacidade de dividir problemas complexos em etapas menores.
• Mentalidade de crescimento e disposição para aprender continuamente.
• Persistência para investigar erros, testar hipóteses e buscar a causa raiz dos problemas.
• Organização e atenção aos detalhes no tratamento e na documentação das informações.
• Comunicação clara para interagir com profissionais técnicos e áreas de negócio.
• Colaboração e facilidade para trabalhar com diferentes equipes e perfis.
• Proatividade para propor melhorias e buscar conhecimento em documentações, comunidades e outras fontes confiáveis.
• Responsabilidade no uso, tratamento e compartilhamento de dados.
• Interesse em compreender o contexto do negócio antes de analisar ou desenvolver uma solução.
• Autonomia compatível com o nível de estágio e abertura para receber orientação e feedback.

Requirements

• Estar cursando graduação em Tecnologia, Engenharia, Estatística, Matemática, Economia, Administração ou áreas correlatas.
• Previsão de conclusão do curso a partir de 2027.
• Conhecimento básico ou intermediário em SQL.
• Conhecimento básico ou intermediário em Power BI.
• Familiaridade com conceitos de análise de dados, indicadores e visualização de informações.
• Interesse ou conhecimento introdutório em Python.
• Noções de organização, tratamento e qualidade de dados.
• Desejável conhecimento em bancos de dados relacionais e modelagem de dados.
• Desejável conhecimento introdutório em Engenharia de Dados, pipelines e processos de ETL ou ELT.
• Desejável familiaridade com ambientes de Cloud, especialmente AWS.
• Desejável conhecimento em ferramentas como Snowflake e Airflow.
• Desejável interesse em Ciência de Dados, modelos preditivos, LLMs e Inteligência Artificial Generativa.
• Desejável familiaridade com APIs, Git e ferramentas de desenvolvimento colaborativo.
• Inglês técnico para leitura de documentações será considerado um diferencial.

Benefits

• Demonstra curiosidade sobre ferramentas digitais e experimenta recursos de dados, automação e Inteligência Artificial com orientação do time.
• Utiliza ferramentas como SQL, Power BI e Python para organizar informações, investigar problemas e aumentar a eficiência das entregas.
• Avalia criticamente os resultados gerados pelas ferramentas, reconhecendo a importância da qualidade dos dados, da governança e do julgamento humano.
• Demonstra disposição para aprender novas ferramentas, metodologias e práticas à medida que o contexto da área e da empresa evolui.
• Busca acompanhar a evolução das tecnologias de Analytics, Engenharia de Dados, Cloud e Inteligência Artificial, aplicando novos conhecimentos de forma responsável e alinhada às necessidades do negócio.