Identificação do público-alvo por meio de filtros em sistemas de RH, considerando vínculo empregatício, regime de trabalho, área organizacional e situação de cessão ou requisição;
Extração de dados de jornada, ausências, presenças, substituições e registros de ponto para os períodos de referência definidos;
Cruzamento de dados de configuração do sistema para construção de chave de identificação do plano de horário de cada empregado;
Projeção das escalas de trabalho dia a dia com base na lógica de ciclos de turno;
Aplicação de regras de expurgo para garantir elegibilidade dos registros analisados;
Comparação entre lançamentos esperados e cadastrados no sistema, identificando inclusões, manutenções e bloqueios necessários;
Acionamento da equipe de TI para execução de lançamentos em lote;
Consolidação de registros de ponto formando pares de entrada e saída para análise temporal;
Identificação de padrões anômalos em regimes especiais: horário diurno recorrente, folgas nos finais de semana.
Formação superior completa na área de tecnologia
Python: manipulação de dados, automações e desenvolvimento de soluções analíticas;
SQL: extração e transformação de dados em bases relacionais;
Modelagem estatística e técnicas de machine learning aplicadas à análise de dados;
Bibliotecas de ML e visualização: Scikit-learn, Streamlit, Matplotlib/Pyplot;
Frameworks de deep learning: TensorFlow e PyTorch;
NLP, IA Generativa, LLMs e RAG (Retrieval-Augmented Generation);
Cloud computing: AWS e Azure.
Desejável:
Experiência com LangChain e LangGraph;
Experiência com construção de chatbots;
Comunicação e interface com áreas técnica;
Atuação como interface entre negócio e TI;
Apresentação de resultados para públicos não técnicos.