¿Qué necesitas? 🕵️♀️
- Título profesional en Ingeniería (Civil, Informática, Estadística, Industrial) o carreras afines.
- 2 a 4 años de experiencia laboral en roles de datos (Data Analyst, Data Engineer, Analytics o similares).
- Experiencia demostrable procesando y analizando grandes volúmenes de datos, así como generando insights estratégicos y reportes de negocio.
- Dominio avanzado de SQL (joins complejos, window functions, CTEs, subconsultas) y optimización de queries.
- Dominio intermedio de Python enfocado en la manipulación, transformación y automatización de datos (uso de librerías pandas y NumPy).
- Experiencia en Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y conocimientos de estadística descriptiva (distribuciones, correlaciones, tendencias) y probabilidad.
- Dominio en herramientas de Business Intelligence (Quicksight, Looker, Tableau, Power BI o similares) para el diseño de dashboards.
- Experiencia en el diseño, mantenimiento y automatización de procesos y pipelines ETL/ELT.
- Familiaridad con plataformas cloud (AWS, Google Cloud o Microsoft Azure) y conceptos básicos de almacenamiento en la nube.
- Conocimientos en control de versiones (Git / GitHub) y modelado de datos (Star Schema y dimensional modeling).
- Manejo avanzado de Excel para análisis exploratorio.
- Recopilar, limpiar, validar y organizar datos de múltiples fuentes, asegurando su integridad y trazabilidad.
- Diseñar e implementar pipelines ETL/ELT para la transformación y carga de datos en el data warehouse, automatizando flujos de carga y orquestación.
- Escribir scripts en Python para la transformación, limpieza, validación y enriquecimiento de datos, desarrollando utilidades reutilizables.
- Automatizar procesos repetitivos de análisis, carga y validación de datos.
- Diseñar, calcular y mantener métricas técnicas (features) orientadas al análisis de riesgo crediticio, colaborando con Data Scientists en la identificación de variables predictivas.
- Escribir SQL avanzado (joins complejos, window functions, CTEs) para análisis exploratorios, optimizando esquemas de datos y consultas.
- Crear, automatizar y mantener dashboards y reportes en herramientas de BI que traduzcan datos técnicos en insights comprensibles y accionables para los equipos de negocio y riesgo.
- Monitorear, alertar y resolver fallas en los pipelines de datos implementados, evaluando su rendimiento y proponiendo mejoras técnicas.
- Documentar modelos de datos, linajes y transformaciones para garantizar la gobernanza de la información.
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