Data Analyst – Chile

¿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.