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Data Analyst SSr
Requisitos
Escolaridad: Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas, Estadística o Similar
Idioma: inglés Avanzado
Experiencia: +3 años de experiencia en roles similares
Modalidad: Remoto
Experiencia previa implementando soluciones de IA para el análisis de datos
Experiencia:
Más de 3 años de experiencia en roles de inteligencia de negocio (BI), datos o analítica.
Experiencia demostrable utilizando herramientas modernas de transformación de datos (ej. dbt, Dataform).
Conocimiento sólido y aplicado de modelado dimensional y SQL avanzado.
Lenguajes: SQL (avanzado), Python.
Bases de Datos Analíticas: Experiencia con alguna de las principales plataformas como BigQuery, Snowflake o Redshift.
Transformación de Datos: Conocimiento en herramientas como dbt, Dataform o Airflow.
Modelado de Datos: Dominio de conceptos como Star Schema y modelado dimensional.
Herramientas de BI: Experiencia con plataformas como Looker, Tableau o Power BI.
Control de Versiones: Uso de Git y flujos de CI/CD para gestionar modelos analíticos.
Lenguajes: Conocimientos básicos de R.
IA para Análisis:
Experiencia con SQL generativo y asistentes basados en LLMs.
Conocimiento de frameworks como PandasAI o la integración de DuckDB con LLMs.
Experiencia con herramientas conversacionales para la exploración de datos.
Plataformas Modernas: Familiaridad con herramientas como Hex, Observable, Jupyter Notebooks o plataformas no-code/low-code.
Certificaciones (Deseable)
dbt Certified Developer
Google Data Analytics Professional
Looker LookML Developer
Microsoft Certified: Data Analyst Associate
GCP Professional Data Engineer
Responsabilidades Principales
Modelado de Datos y Transformación: Diseñar, implementar y optimizar modelos dimensionales y pipelines de transformación de datos (utilizando dbt, Dataform) para garantizar la calidad, consistencia y rendimiento de las consultas analíticas.
Democratización y Autoservicio: Desarrollar soluciones de autoservicio potenciadas por IA, incluyendo dashboards "aumentados" con capacidades de análisis en lenguaje natural e interfaces conversacionales para la consulta de datos.
Calidad y Gobernanza: Implementar pruebas para validar la integridad de los modelos, monitorear la consistencia de los datos y establecer procesos para notificar anomalías.
Colaboración e Innovación: Trabajar con equipos de negocio, ingeniería y ciencia de datos para entender requisitos, garantizar la disponibilidad de los datos y promover el uso efectivo de los modelos. Automatizar procesos y explorar nuevas tecnologías para acelerar la generación de insights.
Ofrecemos:
Sueldo de acuerdo con tu experiencia
Prestaciones de Ley (IMSS + Aguinaldo + Vacaciones + Prima vacacional)
Laborando de Lunes a Viernes
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