A Zaraplast é líder em soluções de embalagens flexíveis fornecendo uma ampla gama de produtos para os mercados de alimentos, bebidas, saúde, higiene e limpeza, agronegócio, nutrição animal, material de construção civil, químicos e petroquímicos e fertilizantes.
Somos uma empresa sólida com 55 anos de história, temos como prioridade oferecer as melhores soluções de embalagens para nossos clientes. Com esse objetivo nos empenhamos continuamente no controle de qualidade, na otimização e modernização dos nossos processos fabris, buscando o desenvolvimento do nosso produtos através da assistência técnica e inovação tecnológica.
Apoiar a equipe de Engenharia de Processos na coleta, tratamento e análise de dados, contribuindo para a criação de indicadores, automatização de relatórios e melhoria contínua dos processos produtivos.
Principais atividades
- Coletar, organizar e tratar dados de produção e processos;
- Desenvolver e atualizar dashboards em Power BI;
- Elaborar relatórios gerenciais e indicadores de desempenho (KPIs);
- Criar e aprimorar planilhas em Excel, utilizando fórmulas, tabelas dinâmicas, gráficos e, desejável, VBA/Power Query;
- Auxiliar na análise de produtividade, custos, perdas e eficiência operacional;
- Dar suporte a projetos de melhoria contínua (Lean Manufacturing e Six Sigma);
- Automatizar rotinas de análise de dados e geração de relatórios;
- Apoiar a equipe na tomada de decisão por meio de análises e apresentações.
- Cursando Engenharia (Produção, Mecânica, Industrial ou áreas correlatas), Administração, Ciência de Dados, Sistemas de Informação ou cursos relacionados;
- Conhecimento intermediário ou avançado em Excel;
- Conhecimento em Power BI (modelagem de dados, criação de dashboards e medidas DAX será um diferencial);
- Facilidade com análise de dados e raciocínio lógico;
- Organização, atenção aos detalhes e perfil analítico.
Diferenciais
- Conhecimento em Power Query;
- Conhecimento em SQL;
- Noções de Python para análise de dados;
- Experiência com indicadores industriais;
- Conhecimento em Lean Manufacturing, Kaizen ou Six Sigma;
- Familiaridade com ERP e bancos de dados.
