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As credenciais são enviadas por e-mail, junto com o convite.
| Variável | Conteúdo |
|---|---|
TT_DB_HOST |
Endereço do servidor |
TT_DB_USER |
Seu usuário |
TT_DB_PASSWORD |
Sua senha |
As tabelas das três questões estão no schema looqbox-challenge-bi.
A diretoria comercial acompanha a performance das regionais contra a meta do mês. Você precisa entregar a consulta que alimenta esse acompanhamento.
Escreva uma query que retorne, por regional, referente a julho de 2026:
- Faturamento líquido;
- Ticket médio;
- Peças por atendimento (PA);
- Atingimento de meta;
- Variação de faturamento contra julho de 2025, considerando apenas as lojas com faturamento em ambos períodos.
Ordene do maior gap absoluto contra a meta para o menor.
| Tabela | Conteúdo |
|---|---|
dim_loja |
Cadastro de lojas |
fato_venda |
Movimento de venda, nível item |
fato_meta |
Meta por filial |
- A query desenvolvida.
- O resultado, com todas as regionais.
- Um parágrafo curto com as premissas adotadas.
O time de suprimentos precisa saber qual o saldo (diferença entre entradas e saídas) de estoque de cada SKU em cada loja, dia a dia. O sistema de origem grava apenas as movimentações, e não o saldo. Cabe a você reconstruir a curva diária a partir do histórico de movimentos.
Construa o saldo diário por loja e SKU na janela de 2026-04-01 a 2026-07-31, e valide o resultado.
| Tabela | Conteúdo |
|---|---|
movimentacoes |
Movimentações de produtos |
- Salve o resultado em um arquivo CSV: chamado
saldo_diario.csv;
Após alguns dias da sua entrega, o estagiário da área encontrou um arquivo
estoque_20260731.csv com o estoque por loja e SKU do dia 2026-07-31.
A partir desse csv e do arquivo saldo_diario.csv que você elaborou no item anterior,
você deve reconstruir o estoque diário do período de 2026-04-01 a 2026-07-31.
- Utilize apenas Python para essa tarefa;
- Para este item, você não deve consultar a base de dados;
- O retorno deve ser um arquivo csv chamado:
estoque_diario.csv; - Se houver inconsistências, aponte.
O ticket médio da rede caiu 8,2% em julho contra junho. O diretor comercial quer saber o motivo na reunião de segunda-feira, e quer uma recomendação.
| Tabela | Conteúdo |
|---|---|
case_vendas_cupom |
Venda consolidada por cupom |
case_dim_categoria |
Cadastro de categorias |
case_dim_loja_campanha |
Participação na campanha de julho |
- Monte um conjunto de visualizações (gráficos, tabelas, etc.) que auxiliem o diretor entender as causas dessa queda no indicador, mostrando para ele os principais ofensores e demais informações relevantes para a análise;
- Grave um vídeo de no máximo 3 minutos no qual você deve simular a apresentação da sua análise para o diretor;
- As visualizações, queries e código Python que sustentam a análise devem estar no arquivo .pdf do desafio;
- Utilize apenas Python e SQL para resolução;
- Não é necessário a construção de aplicação com streamlit, flask ou similar;
- Não é permitido a utilização de ferramentas como PowerBI, Tableau, Looker Studio e similares.
- Crie uma pasta no seu Google Drive pessoal com o nome "[Seu Nome] – [Nome da Vaga] Looqbox";
- Coloque todos os arquivos abaixo dentro dela:
- Um arquivo PDF único contendo todos os códigos, visualizações e explicações de cada questão (a organização e clareza também serão avaliadas);
- Os 2 arquivos .csv gerados nos itens 2A e 2B;
- Um vídeo em formato .mp4, de até 3 minutos;
- (Opcional) Arquivos .py/.ipynb e .sql usados nas questões — lembrando que todos os códigos já devem estar, obrigatoriamente, no arquivo PDF;
- Compartilhe o acesso da pasta criada com recrutamento@looqbox.com e envie o link conforme as instruções no e-mail de convite.
IMPORTANTE
- A data de envio será considerada a entrega final - em caso de alterações/edição dos arquivos, as repostas serão desconsideradas e o candidato desclassificado.
- Não abra pull request e não faça fork deste repositório.
- O candidato deve apontar claramente onde utilizou o auxílio de ferramentas de LLM. Sobe pena de perda de pontos/reprovação em caso de omissão.
- Sempre que o enunciado for ambíguo, decida e registre a premissa. Premissa declarada vale ponto. Premissa escondida no código custa ponto.
- Preferimos uma entrega menor e validada a uma entrega completa e não conferida. Se faltar tempo, corte escopo e diga o que cortou.
- Se algo travar no acesso ao banco, responda o e-mail do convite. Tempo perdido em configuração de ambiente não conta contra você.
- SQL, acesso por credencial enviada por e-mail
- Python 3.11 ou superior
- pandas como biblioteca principal de manipulação de dados
Python puro é aceito onde fizer sentido. Não aceitamos polars, PySpark, Dask ou qualquer engine distribuída: o volume aqui é pequeno de propósito, e o que se avalia é o seu raciocínio sobre o dado, não a sua escolha de engine.
Para gráficos, use a biblioteca que preferir.