Job Description

• Licenciatura en Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Informática o carrera afín.
• Experiencia en análisis y visualización de datos.
• Conocimiento sólido de técnicas de limpieza, transformación y preparación de datos.
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de información de múltiples fuentes.
• Dominio de SQL para consulta, extracción y análisis de datos.
• Experiencia con herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI, QlikView o similares.
• Conocimientos de análisis estadístico y exploratorio de datos.
• Capacidad para interpretar datos complejos y generar recomendaciones de negocio.
• Experiencia en elaboración y seguimiento de KPIs e indicadores.
• Habilidades de comunicación para presentar resultados a audiencias técnicas y no técnicas.

• Conocimientos de Python o R para análisis y automatización.
• Experiencia en modelos predictivos, machine learning o analítica avanzada.
• Conocimiento de Data Warehouse y procesos ETL/ELT.
• Experiencia con plataformas de datos en la nube como Azure, AWS o Google Cloud Platform (GCP).
• Manejo de herramientas de Big Data.
• Experiencia con metodologías ágiles (Scrum/Kanban).
• Conocimientos de gobierno y calidad de datos.
• Experiencia en Data Storytelling y diseño de dashboards centrados en el usuario.

• Recopilar, integrar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes.
• Realizar procesos de limpieza, validación y transformación de datos para garantizar la calidad y confiabilidad de la información.
• Aplicar técnicas estadísticas y analíticas para identificar patrones, tendencias, correlaciones y comportamientos relevantes para el negocio.
• Diseñar y desarrollar dashboards, reportes y visualizaciones que faciliten la comprensión y explotación de los datos.
• Interpretar resultados analíticos y traducirlos en recomendaciones accionables para las áreas de negocio.
• Colaborar con equipos multifuncionales para comprender necesidades de información y definir soluciones basadas en datos.
• Generar reportes periódicos y análisis ad hoc para apoyar la toma de decisiones estratégicas y operativas.
• Monitorear indicadores clave de desempeño (KPIs) y comunicar hallazgos a diferentes niveles de la organización.
• Optimizar procesos de análisis y visualización de datos mediante mejores prácticas y automatización.
• Documentar metodologías, fuentes de datos, métricas y procesos analíticos.