Descripción General y Responsabilidades:

El Analista de datos es responsable de transformar datos en información accionable para apoyar la toma de decisiones estratégicas y operativas dentro de la organización. Este rol integra habilidades de análisis, visualización, modelado analítico y entendimiento del negocio para generar insights, desarrollar modelos predictivos y construir soluciones de BI que impulsen la eficiencia y los resultados.

Funciones:

• Análisis de Datos y Generación de Insights
• Construcción de Modelos Analíticos y Predictivos
• Inteligencia de Negocios (BI)
• Modelado y Preparación de Datos
• Gestión y Calidad de los Datos
• Optimización de Consultas y Rendimiento
• Colaboración con Equipos Clave
• Innovación y Mejora Continua

Capacidades:

• Pensamiento Analítico: Capacidad para descomponer problemas complejos y encontrar soluciones basadas en datos.
• Comunicación: Explicar resultados a audiencias técnicas y no técnicas.
• Autodidacta: Aprender nuevas herramientas, metodologías y enfoques de forma rápida.
• Colaboración: Trabajo en equipo con áreas multidisciplinarias.
• Orientación al detalle: Precisión en análisis, métricas y modelos.
• Visión de negocio: Habilidad para conectar datos con objetivos estratégicos.

Experiencia: 4 años de experiencia en análisis de datos, Python, SQL y visualización de datos, limpieza de datos, construir consultas desde diferentes fuentes de datos. Preferiblemente en empresas fintech o relacionadas a datos o IA.

Conocimiento / Habilidades:

• Experiencia en herramientas de Inteligencia de negocio (BI), Quicksight.
• Experiencia consultando bases de datos relacionales
• Familiaridad con servicios analíticos en AWS o GCP.

Skills:

Conocimientos y Habilidades Técnicas:

• Bases de Datos Relacionales y No Relacionales: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch.
• Inteligencia de Negocio: Power BI, Quicksight o similares.
• Lenguajes de Programación y Scripting: Python, Java (opcional), SQL, y Typescript opcional.
• Modelado de Datos: Experiencia en diseño de modelos de datos (OLAP, OLTP) y normalización/desnormalización de datos.

Competencias:

• Resolución de Problemas Complejos
• Orientación a Detalles
• Gestión del Tiempo y Proyectos
• Comunicación Efectiva
• Trabajo en Equipo
• Curiosidad y Aprendizaje Continuo

Algunos Beneficios:

• Modalidad Híbrida.
• Días adicionales de vacaciones.
• Días libres en fechas especiales.
• Excelente ambiente laboral.
• *Algunos beneficios aplican términos y condiciones.