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Puestos de datos y análisis

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Analista de datosReclutamos analistas de datos de México y Latinoamérica, que hablan inglés, limpian sus datos, crean reportes y explican qué significan los números, en tiempo real con su equipo en EE. UU.También: Analista de datos remoto, Analista de datos de negocio, Analista de reportes

Qué hace

  • Extraer y combinar datos de bases de datos, CRM y hojas de cálculo
  • Limpiar, validar y documentar conjuntos de datos
  • Crear y mantener reportes y dashboards recurrentes
  • Analizar tendencias y explicar por qué cambiaron las métricas clave
  • Hacer análisis puntuales para ventas, marketing, finanzas y operaciones
  • Definir y dar seguimiento a KPI junto con las áreas de negocio
  • Apoyar pruebas A/B y la medición de campañas
  • Presentar hallazgos con gráficos claros y resúmenes escritos

Qué evaluamos

  • Inglés claro para explicar hallazgos a líderes no técnicos
  • SQL sólido para consultar y combinar datos
  • Excel o Google Sheets avanzado (tablas dinámicas, búsquedas, modelado)
  • Dashboards en Power BI, Tableau o Looker Studio
  • Limpieza de datos y controles de calidad de datos
  • Estadística básica para tendencias, cohortes y experimentos
  • Python o R para análisis (un plus)
  • Convertir una pregunta de negocio vaga en un plan de análisis claro

Herramientas

  • SQL
  • Microsoft Excel
  • Google Sheets
  • Power BI
  • Tableau
  • Looker Studio
  • Google Analytics 4
  • Python
  • Jupyter
  • BigQuery
  • Snowflake
  • HubSpot
  • Salesforce
Contrate a un Analista de datos Más sobre cómo contratar a un Analista de datos
Analista de inteligencia de negocios (BI)Reclutamos analistas de BI de habla inglesa en México y Latinoamérica que modelan sus datos, crean dashboards en Power BI, Tableau o Looker y hacen que todos los equipos trabajen con las mismas cifras.También: Analista BI, Desarrollador BI, Desarrollador Power BI

Qué hace

  • Recopilar requisitos de reportes y definir KPIs con los líderes del negocio
  • Diseñar y construir dashboards y reportes interactivos
  • Construir modelos de datos, medidas y campos calculados
  • Escribir SQL para preparar y transformar los datos de los reportes
  • Gestionar calendarios de actualización de datos, espacios de trabajo y permisos de acceso
  • Validar las cifras contra los sistemas de origen y corregir discrepancias
  • Documentar las definiciones de métricas y las fuentes de datos
  • Capacitar a los usuarios para que exploren los dashboards por su cuenta

Qué evaluamos

  • Inglés claro para sesiones de requisitos y recorridos por dashboards
  • Power BI avanzado (incluidos DAX y Power Query) o Tableau
  • SQL sólido para la preparación de datos
  • Modelado dimensional de datos (esquemas estrella, tablas de hechos y dimensiones)
  • Diseño de dashboards que resalta lo importante
  • Comprensión de las métricas de negocio en finanzas, ventas y operaciones
  • Trabajo con un data warehouse en la nube como Snowflake, BigQuery o Azure SQL
  • Hábitos cuidadosos de validación de datos y conciliación

Herramientas

  • Power BI
  • Tableau
  • Looker
  • Looker Studio
  • Qlik Sense
  • SQL Server
  • Snowflake
  • BigQuery
  • Azure Data Factory
  • dbt
  • Microsoft Excel
  • Power Query
  • Microsoft Fabric
Contrate a un Analista de inteligencia de negocios (BI)
Ingeniero de datos (Data Engineer)Reclutamos ingenieros de datos de México, Brasil y toda Latinoamérica, que hablan inglés y mueven, modelan y mantienen sus datos para que sus analistas y productos puedan confiar en ellos.También: Ingeniero de datos remoto, Desarrollador ETL, Analytics Engineer

Qué hace

  • Diseñar y construir pipelines de datos batch y de streaming
  • Ingerir datos de bases de datos, API y aplicaciones SaaS
  • Modelar y transformar datos en tablas del data warehouse limpias y documentadas
  • Orquestar y programar flujos de trabajo con monitoreo y alertas
  • Escribir pruebas de calidad de datos y corregir fallas de los pipelines
  • Optimizar el rendimiento del data warehouse y los costos de cómputo
  • Gestionar el acceso, la seguridad y los controles de gobierno de datos
  • Apoyar a analistas, desarrolladores de BI y científicos de datos con conjuntos de datos confiables

Qué evaluamos

  • Inglés técnico claro para trabajar con analistas e ingenieros
  • SQL avanzado y modelado de datos
  • Python para pipelines y automatización
  • Data warehouses en la nube como Snowflake, BigQuery, Redshift o Databricks
  • Transformación con dbt y orquestación con Airflow o similares
  • Diseño de ETL/ELT, cargas incrementales y recargas históricas
  • Procesamiento distribuido con Spark (un plus)
  • Streaming con Kafka o equivalentes en la nube (un plus)

Herramientas

  • Python
  • SQL
  • Snowflake
  • BigQuery
  • Amazon Redshift
  • Databricks
  • dbt
  • Apache Airflow
  • Apache Spark
  • Apache Kafka
  • Fivetran
  • AWS Glue
  • Terraform
  • GitHub
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