A Voll, uma startup inovadora no setor de mobilidade e gestão de frotas corporativas, está buscando um(a) Analista de Dados Pleno para integrar seu time de Data & Analytics em uma **vaga home office** 100% remota. Esta é uma posição estratégica, onde você terá o desafio de transformar grandes volumes de dados de telemetria e operação em insights acionáveis que otimizam a logística e reduzem custos para os clientes. Buscamos um profissional com forte domínio de SQL, Python e visualização de dados, com paixão por descobrir padrões e contar histórias através de números.
O Analista Pleno será o responsável por todo o ciclo de vida dos dados, desde a extração (ETL), passando pela limpeza e modelagem, até a construção de dashboards e relatórios preditivos. O setor de mobilidade e logística é rico em dados em tempo real, e sua atuação será crucial para a tomada de decisão estratégica da Voll, influenciando o desenvolvimento de novos produtos e a performance operacional. Você trabalhará em um ambiente ágil e colaborativo, onde a autonomia e a curiosidade são altamente valorizadas.
Esta oportunidade oferece um rápido desenvolvimento de carreira, permitindo que o profissional Pleno se aprofunde em temas como Machine Learning para previsão de demanda e otimização de rotas. A Voll investe em ferramentas modernas de Cloud Data Warehousing e espera que você seja proativo(a) na proposição de novas métricas e na melhoria da qualidade dos dados. Sua capacidade de comunicar descobertas complexas de forma simples e visual será um diferencial para as equipes de Produto e Executiva.
Se você busca uma **vaga home office** onde seu trabalho impacta diretamente a eficiência operacional de grandes frotas no Brasil, em um ambiente de startup inovadora e em crescimento, a Voll é o lugar ideal. Oferecemos a flexibilidade do trabalho remoto aliada ao suporte e aos recursos necessários para que você se torne um especialista em Data Science e Analytics no setor de mobilidade.
Atividades
- Realizar a extração, transformação e carregamento (ETL) de dados brutos utilizando SQL avançado e scripts em Python.
- Desenvolver e manter modelos de dados robustos no Data Warehouse para suportar análises de negócio.
- Construir e otimizar dashboards e relatórios interativos utilizando ferramentas de BI (Power BI, Tableau ou Looker).
- Conduzir análises exploratórias para identificar tendências, anomalias e oportunidades de otimização em operações de frota.
- Colaborar com a Engenharia de Dados na melhoria da qualidade e da governança dos dados internos.
- Apoiar os times de Produto e Operações com insights de dados para aprimoramento de serviços e funcionalidades.
- Apresentar resultados e descobertas para stakeholders não técnicos, traduzindo dados em linguagem de negócio.
Requisitos
Formação Acadêmica
- Graduação completa em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou áreas quantitativas correlatas.
Experiência Profissional
- Experiência comprovada (mínimo de 3 anos) em análise de dados ou Business Intelligence, atuando no nível Pleno.
- Histórico de criação de dashboards e relatórios de BI, e experiência em projetos de data storytelling.
Conhecimentos Técnicos
- Domínio avançado de SQL para manipulação e otimização de consultas em grandes volumes de dados.
- Proficiência em Python (bibliotecas Pandas, NumPy) para análise de dados e automação de tarefas.
- Experiência com ferramentas de Visualização de Dados (Power BI, Tableau ou Looker) e modelagem de dados (star schema).
- Conhecimento básico em Cloud Data Warehousing (Snowflake, BigQuery ou Redshift) é um diferencial.
Competências Comportamentais
- Forte mentalidade orientada a resultados e capacidade de raciocínio crítico para solução de problemas de negócio.
- Excelente comunicação visual e verbal para apresentar insights complexos de forma clara.
- Proatividade, autonomia e disciplina para gerenciar projetos e prazos de forma remota.
Benefícios
A Voll oferece um pacote de benefícios pensado para quem busca flexibilidade, desenvolvimento e qualidade de vida no trabalho remoto.
- Plano de Saúde e Odontológico Nacional – Cobertura abrangente para o colaborador e seus dependentes.
- Vale Refeição/Alimentação Flexível – Benefício competitivo com autonomia total de uso.
- Auxílio Home Office – Ajuda de custo mensal para custeio de internet e energia.
- Programa de Participação nos Resultados (PPR) – Remuneração variável atrelada ao desempenho individual e da empresa.
- Incentivo a Certificações e Cursos – Suporte financeiro para o desenvolvimento contínuo em Data Science e Analytics.
Etapas
O processo seletivo na Voll é composto por 4 fases, focadas em validar a proficiência técnica em dados e o fit cultural:
- Inscrição e Triagem Curricular – Análise da formação e experiência com ferramentas de dados e BI.
- Desafio de Dados (SQL e Python) – Teste prático de codificação e resolução de um problema de negócio utilizando dados.
- Entrevista Técnica de Análise e BI – Discussão de experiências com modelagem de dados e construção de dashboards.
- Entrevista de Fit Cultural e Proposta – Alinhamento com a cultura da Voll e expectativas de crescimento na área de Analytics.
Sobre a Empresa
A Voll é uma plataforma de gestão de mobilidade corporativa que oferece soluções tecnológicas para grandes frotas e empresas. Seu foco é desburocratizar a gestão de veículos, combustíveis e manutenção, utilizando inteligência de dados para otimizar operações e reduzir custos. A empresa é reconhecida por sua cultura inovadora, que desafia o status quo do setor de logística e mobilidade.
A cultura da Voll é de alta performance, agilidade e ownership. No ambiente 100% remoto, a colaboração e a transparência são pilares para garantir que o time de dados esteja alinhado com as metas de crescimento. A empresa oferece um espaço onde a experimentação é incentivada e o impacto das análises do Analista Pleno é sentido diretamente na eficiência e no resultado financeiro dos clientes.
Panorama da Vaga no Mercado de Trabalho Atual
O Analista de Dados Pleno é um dos cargos mais quentes do mercado, e a especialização em mobilidade (como na Voll) cria um nicho de alto valor. A demanda por profissionais que dominam a união entre a estatística, a programação (Python/SQL) e o visual storytelling é universal, e o modelo **vaga home office** ampliou o pool de talentos. O Pleno é a base para a evolução em Data Science e Engenharia de Dados, com excelente projeção salarial.
A capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados em tempo real, como os gerados por frotas e telemetria, é um diferencial competitivo. A experiência na Voll consolida a carreira em um setor de tecnologia de ponta, com ótimas perspectivas de evolução para posições Sênior ou Data Scientist. Este é um investimento no futuro da sua carreira em uma área crítica para a economia.
Dicas Exclusivas para Candidatos
1. Domine o Visual Storytelling nos Dashboards
Mostre que você não apenas cria gráficos, mas conta uma história com os dados. Leve para a entrevista exemplos de dashboards que você criou e explique a lógica por trás das escolhas visuais, como você guiou o usuário do dashboard a tomar uma decisão de negócio e qual foi o impacto dessa decisão na empresa.
2. Pratique SQL Avançado e Otimização de Consultas
O SQL é a base do trabalho. Esteja pronto para resolver problemas complexos de SQL, como o uso de funções de janela, joins complexos e a otimização de consultas lentas. Mostrar que você se preocupa com a performance das queries é essencial para um ambiente que lida com grandes volumes de dados em Cloud.
Perguntas Comuns sobre este Cargo e Empresa
Qual a principal ferramenta de visualização de dados utilizada pela equipe da Voll?
A equipe de Data & Analytics da Voll utiliza o Power BI como ferramenta principal para a construção de dashboards de gestão e operação. O Analista de Dados Pleno deve ter proficiência em Power BI para criar relatórios, utilizar a linguagem DAX e conectar-se ao Data Warehouse, garantindo que os KPIs sejam apresentados de forma clara e acessível aos usuários finais.
Como o time de Dados da Voll garante a qualidade dos dados (Data Quality) no ambiente remoto?
A Data Quality é garantida através de processos automatizados de monitoramento (pipelines de ETL e ELT) e testes de consistência. No modelo remoto, a comunicação constante com a Engenharia de Dados e a definição de alertas automáticos sobre anomalias nos dados são cruciais. O Analista Pleno participa ativamente do mapeamento de fontes de dados e da implementação de regras de validação.
