Você ama dados? Aqui é o seu lugar!
As áreas de Dados e Analytics ficam dentro da estrutura de riscos aqui na ClearSale.
Elas são extremamente importantes, pois é por meio delas que mapeamos padrões de comportamento dos consumidores digitais, tratando um bigdata com centenas de terabytes de informação, o que nos aponta uma série de pontos críticos para tomar decisões que produzem melhores resultados.
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Beatriz Santana –ClearLover desde 2022
Conheça um pouco sobre cada área
![engenharia-dados](https://carreiras.clear.sale/hs-fs/hubfs/CSBR/carreiras-new/engenharia-dados.png?width=74&height=74&name=engenharia-dados.png)
Temos um ambiente de bigdata com centenas de terabytes de informações, no qual utilizamos tecnologias de ponta no ambiente Azure, incluindo databricks, stream analytics, data factory, data lake e synapse analytics. Ambiente multicloud, com possibilidade de atuação em Azure, GCP e AWS e tecnologia top 1 no Gartner em governança de dados.
O dia a dia da área é voltado para o desenvolvimento, melhoria e manutenção das ferramentas internas de dados. Criação, monitoração e acompanhamento de ELTs e qualidade de dados, e também definição de arquiteturas para novos produtos, resolução de problemas e de performance computacional.
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Business Intelligence
O BI combina análise empresarial, mineração, visualização e infraestrutura de dados com as práticas recomendadas para nos ajudar a tomar decisões. Aqui, transformamos dados em informações relevantes à tomada de decisão, para as mais diversas áreas da companhia e para os nossos clientes, por meio de visuais gráficos interativos e intuitivos.
O dia a dia da área é voltado para o desenvolvimento, melhoria e manutenção da nossa arquitetura de BI e legado de relatórios, desde nossas tabelas e procedimentos, bem como nossos reports e dashboards. Fazemos o monitoramento e sustentação de nossos entregáveis, tanto de forma quantitativa, para garantir integridade aos dados, quanto qualitativa, com finalidade de mensurar e identificar oportunidades e desvios dos indicadores de negócio.
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Data Governance
Aqui, temos a missão de governar as estruturas e soluções de dados com o monitoramento da qualidade e democratização controlada dos dados. Nossa atuação vai desde o mapeamento de uma necessidade de negócio, desenho e construção de soluções até treinamentos de melhores práticas no que diz respeito ao uso dos dados. Somos responsáveis por garantir o fortalecimento da cultura Data Driven em todo o ambiente da empresa.
O dia a dia da área consiste em realizar análise de métricas e alertas para encontrar e resolver problemas, criar indicadores e relatórios de acompanhamento de qualidade de dados e desenvolver processos e regras de qualidade de dados como: Perfil de Dados, Validação, Padronização, Higienização, Deduplicação, Enriquecimento e Unificação. Além disso, apoiar outros times em treinamentos de ferramentas específicas da área.
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Business Analytics
Combinamos a análise de dados e a visão de negócio para gerar valor aos nossos clientes. A capacidade analítica é uma das principais características da área, sendo fundamental para a entrega dos melhores indicadores de prevenção de risco do mercado, além de auxiliar a empresa nas mais diversas decisões estratégicas.
O dia a dia passa pelo acompanhamento de indicadores e identificação de variações relevantes para o negócio, estudos e análises buscando oportunidades de melhorias na gestão de risco dos nossos clientes e evolução dos processos e componentes de decisão, que têm como objetivo o ganho de eficiência. A área tem muita interação com outras áreas da empresa (comercial, TI, operação e modelagem), e trabalhamos em conjunto em diversos contextos.
![Modelagem](https://carreiras.clear.sale/hs-fs/hubfs/CSBR/carreiras-new/Modelagem.png?width=78&height=73&name=Modelagem.png)
Modelagem
É a área de ciência de dados da ClearSale, responsável por idealizar, construir e evoluir modelos preditivos de risco de crédito e fraude, garantindo a alta qualidade dos algoritmos de aprendizado de máquina da empresa.
O entendimento de diferentes problemáticas de fraude dos nossos clientes, utilização de diversas fontes de informações, criação de variáveis preditivas, comparação de algoritmos de aprendizado de máquina e monitoria de performance são atividades que fazem parte do dia a dia da equipe.