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Posición**:Data Analyst Looker**
Ubicación: México
Esquema: Remoto México
Tipo de contrato: 6 meses
Horario: Lunes a Viernes
Idioma: Inglés intermedio-avanzado
Escolaridad: Carrera computación, sistemas o afín
Experiência mínima: +3 años
**Responsabilidades Principales**
- Modelado de datos analíticos (25%):
- Diseñar e implementar modelos dimensionales optimizados para consultas analíticas
- Crear capas semánticas que faciliten la interpretación de métricas de negocio
- Desarrollar definiciones estandarizadas de KPIs organizacionales
- Transformación de datos (20%):
- Implementar pipelines de transformación usando herramientas modernas (dbt, Dataform)
- Garantizar calidad, consistencia y documentación de transformaciones
- Optimizar rendimiento de consultas analíticas
- Democratización con IA (20%):
- Desarrollar soluciones de autoservicio potenciadas por IA generativa
- Implementar interfaces conversacionales para consulta de datos
- Crear dashboards "aumentados" con capacidades de análisis en lenguaje natural
- Gestión de calidad (15%):
- Diseñar e implementar tests para validar integridad de modelos
- Monitorear consistencia y actualidad de datos
- Establecer procesos de notificación de anomalías
- Colaboración interdisciplinaria (10%):
- Trabajar con equipos de negocio para entender requisitos analíticos
- Colaborar con ingenieros de datos para garantizar disponibilidad de datos fuente
- Apoyar a equipos de Bl y ciencia de datos en uso efectivo de modelos




- Automatización e innovación (10%):
- Implementar soluciones que reduzcan tiempo de análisis mediante IA
- Desarrollar frameworks reutilizables para aceleración de insights
- Explorar y adoptar nuevas tecnologías para análisis aumentado
**Retos Principales**
1. Equilibrio técnico-funcional: Balancear conocimiento técnico profundo con comprensión real de los problemas de negocio que requieren solución
2. Evolución constante de herramientas: Mantenerse actualizado con el ecosistema rápidamente cambiante de herramientas de analítica, IA y transformación
3. Calidad de datos heterogéneos: Garantizar consistencia, precisión y confiabilidad cuando se integran fuentes de datos diversas y con calidad variable
4. Escalabilidad de soluciones: Diseñar modelos que mantengan rendimiento mientras crecen en volumen, complejidad y cantidad de usuarios
5. Adopción organizacional: Superar la resistencia al cambio y lograr la adopción efectiva de herramientas self-service y potenciadas por IA
**Requisitos - Formación y Experiência**
- Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas, Estadística o afines
- +3 años de experiência en roles de datos o BI
- Experiência demostrable con herramientas modernas de transformación de datos
- Conocimiento sólido de modelado dimensional y técnicas de SQL avanzado
- Experiência implementando soluciones de IA para análisis (deseable)
**Conocimientos Técnicos**
- Lenguajes y consulta: SQL avanzado,



Python, R (básico)
- Transformación de datos: dbt, Dataform, Airflow
- Bases de datos analíticas: BigQuery, Snowflake, Redshift
- Modelado de datos: Star Schema, Data Vault, modelado dimensional
- Herramientas de BI: Looker, Tableau, Power Bl
- Control de versiones: Git, CI/CD para modelos analíticos
IA para análisis:
- SQL generativo y asistentes basados en LLMs
- Frameworks como PandasAl, DuckDB+LLM
- Herramientas conversacionales para exploración de datos
- Integración de LLMs con dashboards y reportes
- Plataformas modernas: Hex, Observable, notebooks, herramientas nocode/lowcode
**Habilidades y Competencias**
- Pensamiento orientado a productos de datos
- Excelentes capacidades de modelado y abstracción
- Storytelling con datos y comunicación efectiva de insights
- Capacidad para balancear necesidades técnicas y de negocio
- Mentalidad de optimización y mejora continua
- Habilidad para entrenar usuarios en self-service analytics
- Resolución creativa de problemas analíticos complejos
**Métricas e Indicadores (KPIs)**
Calidad y eficiencia técnica (40%):
- Tiempo reducido para generar nuevos insights de datos
- Calidad y confiabilidad de modelos analíticos
- Rendimiento de consultas y transformaciones
- Cobertura de pruebas automatizadas
Impacto en usuario/negocio (40%):
- Adopción de modelos de datos por usuarios de negocio
- Satisfacción de stakeholders con soluciones implementadas
- Incremento en uso de herramientas self-service potenciadas por IA
- Reducción de tickets y solicitudes de soporte analítico
Innovación y mejora (20%):
- Automatización de procesos analíticos recurrentes
- Implementación de nuevas tecnologías y enfoques
- Contribución a documentación y conocimiento

📌 Data Analyst Looker - Remoto México (Monterrey)
🏢 Deintec
📍 Monterrey