Data Analyst 166

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Skills 

• Comunicación efectiva con equipos técnicos y de desarrollo (indispensable) 
• Capacidad analítica financiera básica (deseable) 
• Conocimientos básicos-intermedios en estadística y probabilidad (indispensable) 
• Pensamiento estructurado (indispensable) 
• Autogestión y disposición a aprender (indispensable) 
• Colaboración en equipo / liderazgo aún en desarrollo (deseable, no indispensable como en Senior) 
• Nociones de ETL y flujos de datos (deseable) 

Experiencia 

• Interés o exposición a indicadores financieros de negocios retail (no se requiere expertise) 
• Análisis de negocio orientado a datos y sistemas de inteligencia empresarial (0–2 años) 
• Participación en entrevistas con usuarios comerciales y recopilación de requisitos/KPI (0–2 años, idealmente acompañado) 
• Análisis de datos con SQL, uniones básicas entre fuentes (nivel intermedio) 
• Apoyo en documentación de requisitos y flujos de trabajo 
• Nociones de diagramado de soluciones de datos (alto nivel, con guía) 
• Apoyo en la traducción de requisitos hacia Ingeniería/Arquitectura de Datos y soluciones BI 
• Elaboración de reportes y presentaciones sencillas (pptx, Google Slides, dashboards BI) 
• Interés en modelos analíticos (no se espera dominio avanzado aún) 
• Habilidades básicas de programación (deseable, ej. Python básico) 
• Exposición a metodologías Agile (SCRUM, Kanban) como miembro de equipo 

Herramientas 

• Office Suite (intermedio) 
• SQL (intermedio) 
• Python (deseable, nivel básico) 
• Tableau/Looker/Power BI (básico-intermedio) 
• Data Mining (consulta/exposición) 
• Big Data Best Practices (consulta) 
• Marco de trabajo Ágil (conocimiento básico) 
• BigQuery (consulta) 
• Lucidchart/Visio (básico) 
• Erwin Data Modeler (consulta, no indispensable)

Benefícios compatíveis com o mercado.