Descripción del empleo
Objetivo del Cargo
Administrar, organizar y mejorar la calidad de los datos, para ponerlos a disposición del equipo técnico y diseñar arquitecturas óptimas que garanticen la viabilidad de casos de uso de manera eficiente. Convertir datos complejos en información accionable mediante automatización, análisis avanzado y visualización estratégica, para impulsar decisiones comerciales, optimizar campañas y mejorar la experiencia del cliente.
Funciones del Cargo
- Determinar de dónde extraer los datos, cómo recuperarlos y construir algoritmos que optimicen su acceso y calidad.
- Desarrollar, testear y mantener arquitecturas de datos, corrigiendo y optimizando cuando sea necesario.
- Trabajar estrechamente con analistas de datos para garantizar valor al negocio mediante modelado analítico.
- Identificar tendencias, patrones ocultos y oportunidades de automatización en modelos predictivos y prescriptivos.
- Aplicar técnicas avanzadas de Big Data (clustering, segmentación, correlaciones, series de tiempo, modelos de propensión) para descubrir insights que guíen decisiones estratégicas.
- Traducir hallazgos analíticos en recomendaciones accionables para áreas comerciales, marketing, productos y canales, evaluando impacto de campañas e iniciativas.
- Generar dashboards y reportes gerenciales que faciliten la toma de decisiones ejecutivas y coordinar con áreas de negocio para priorizar iniciativas según impacto esperado.
Requisitos
- Licenciado en Ingeniería en Sistemas, Ingeniería Comercial, Economía, Estadística, Matemáticas o afines.
- Experiencia mínima de 2 años en análisis de datos, preferentemente en banca, marketing o retail.
- Conocimiento de SQL (consultas complejas y optimización), Python (pandas, numpy, scikit-learn), Power BI / Tableau (visualización avanzada), Excel avanzado (modelos dinámicos, macros).
- Deseable: conocimientos en Big Data (Spark, Hadoop), APIs y automatización de procesos, métricas comerciales y marketing digital.
- Certificación en metodologías ágiles.
- Experiencia con RDDBMS (Teradata, MS SQL Server, Oracle) y herramientas distribuidas (MapReduce, Hadoop).
- Manejo de herramientas como SparkML, H2O, FlinkML, TensorFlow.
Experiencia con visualización en Tableau y Qlik.
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