Analista de inteligência mercado pl [pesquisa] – São Paulo/SP
Efetivo (CLT)
PRINCIPAIS ATIVIDADES
- Atuar em parceria com diferentes departamentos da companhia como comercial de originação, logística, data science, trading, entre outros;
- Utilizar dados proprietários, dados e insights obtidos através de pesquisa com fontes externas e análise dos principais indicadores do setor de commodities agrícolas local e global, para atuar na construção dos balanços de oferta e demanda de soja, milho, algodão;
- Realizar estimativas de demanda interna de soja para crushing, milho, farelo e substitutos (como DDG’s) para ração animal, demanda de oleo no mercado doméstico (biodiesel, oleo envasado) a nível de estado;
- Realizar cruzamento de informações como produção agrícola, farmer selling e demanda, para auxiliar nas discussões de ownership do mercado;
- Criar e manter processos de modelagem de dados, incluindo elaboração de documentação de novos processos;
- Preparar análises setoriais e relatórios executivos, comunicar de forma efetiva potenciais desbalanços e insights obtidos de análises para todos os stakeholders da área, incluindo apresentações em inglês.
REQUISITOS
- Conhecimento dos processos de construção, manutenção e análise de balanços de oferta e demanda de soja, milho, algodão, trigo e subprodutos (farelo, óleo);
- Conhecimento sobre as principais variáveis que influenciam o mercado de commodities agrícolas (foco em soja, milho e algodão) para projeções de crushing, demanda doméstica de proteínas, fluxos logísticos e farmer selling;
- Conhecimento de técnicas estatísticas básicas para análise de dados e aplicação de métodos quantitativos na projeção das variáveis mencionadas, além de gestão e manipulação de diferentes bases de dados, internas e externas;
- Conhecimento sobre as principais variáveis que influenciam a formação da produção agrícola das principais commodities no Brasil e no mundo (foco soja, milho, trigo, algodão);
- Conhecimento de técnicas de análise exploratória de dados para anáise descritiva, métodos estatísticos (regressão linear), análise de medidas de dispersão, entre outros;
- Desejável conhecimento de linguagem de programação, como Python e/ou R (Posit) como foco em pacotes como SciPy, Statsmodels, Numpy, Pandas, para alavancar a aplicação dessas técnicas estatísticas, além de Matplotbib e outros pacotes para visualização de dados;
- Excel (avançado para o uso de fórmulas, condições lógicas, manipulação de dados).
- Ensino superior completo;
- Inglês avançado.
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