Puesto: Data Analyst Std

Modalidad: Híbrida (3 días en oficinas ubicadas en Torre MAPFRE, Reforma CDMX)

Escolaridad: Ing. Sistemas Computacionales, Economía, Matemáticas, Actuaría o Estadística

Requerimientos:

SQL . Extracción, manipulación y análisis de datos de bases de datos para responder a preguntas de negocio y generar insights. Indispensable para acceder a los datos necesarios para las responsabilidades del rol.

Experiencia sólida de 3 a 5 años en la escritura de consultas SQL (SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY, etc.). Conocimiento de diferentes tipos de bases de datos (ej. MySQL, PostgreSQL).

Experiencia de 3 a 5 años en la optimización de consultas SQL para mejorar el rendimiento. Conocimiento de funciones avanzadas de SQL (ej. window functions, stored procedures). " Experiencia en la administración de bases de datos y en la implementación de soluciones de optimización de rendimiento a nivel de base de datos y técnicas avanzadas de optimización de consultas SQL (ej. partitioning, indexing).

Conocimiento de NoSQL databases y su uso en combinación con SQL."

Análisis de Datos . Procesamiento, limpieza, transformación y análisis de datos utilizando bibliotecas como Pandas (Python) o dplyr (R). Fundamental para realizar análisis más complejos y automatizar tareas repetitivas.

Experiencia comprobable de 3 a 5 años de Python o R.

Experiencia con bibliotecas de análisis de datos (ej. Pandas, dplyr).

Experiencia en la creación de scripts para la automatización del análisis de datos. Conocimiento de técnicas de análisis estadístico y machine learning.

Experiencia en la implementación de modelos de machine learning para la predicción de comportamiento del cliente o la optimización de campañas de marketing. Contribución a proyectos open source relacionados con el análisis de datos.

Capacidades analíticas Habilidad para detectar patrones, tendencias y correlaciones en métricas claves de grandes volúmenes de información transformando los datos de call center en estrategias accionables.

Experiencia de 3 a 5 años en recopilar, limpiar y estructurar datos básicos, interpretar reportes estándar y generar conclusiones fundamentadas en KPIs predefinidos. Manejo de herramientas básicas como Excel y comprensión de métricas de call center.

Experiencia práctica de 3 a 5 años en el dominio de técnicas de análisis estadístico avanzado, modelado de datos . Capacidad para desarrollar modelos predictivos y evaluar impacto de cambios en la operación.

Experiencia en aplicar machine learning y modelos de optimización en la gestión de datos del call center.



Conocimiento en automatización de reportes y procesos analíticos. Capacidad para asesorar a la alta dirección en la toma de decisiones estratégicas basadas en datos.

Visualización de Datos Creación de dashboards e informes interactivos para comunicar los insights de datos a stakeholders no técnicos. Esencial para presentar los resultados del análisis de manera clara y concisa y para facilitar la toma de decisiones.

Experiencia comprobable de 3 a 5 años con herramientas de visualización de datos (ej. Tableau, Power BI). Conocimiento de los principios de diseño de visualizaciones efectivas.

Experiencia práctica de 3 a 5 años en la creación de dashboards interactivos que permiten a los usuarios explorar los datos por sí mismos. Capacidad para adaptar las visualizaciones a diferentes audiencias y objetivos.

Experiencia en la implementación de técnicas avanzadas de visualización de datos (ej. mapas, gráficos de red).

Experiencia en la creación de visualizaciones personalizadas utilizando lenguajes de programación (Python o R para análisis avanzado y experiencia en big data).

Conocimiento de negocio en Call Center Conocimiento del negocio para interpretar correctamente los datos operativos y convertirlos en estrategias accionables. Capacidad para comprender los procesos de atención al cliente, métricas fundamental y desafíos del sector es crucial para optimizar la eficiencia operativa y mejorar la experiencia del usuario.

Familiaridad con métricas básicas del call center como ASA (Average Speed of Answer), AHT (Average Handle Time), FCR (First Call Resolution) y CSAT (Customer Satisfaction Score). Capacidad para generar reportes y análisis sobre desempeño operativo. Comprensión avanzada de KPIs estratégicos, forecasting de demanda y optimización de workforce management.

Capacidad para identificar tendencias en la experiencia del cliente y correlacionarlas con eficiencia operativa. Conocimiento en automatización de reportes y análisis avanzado de productividad y calidad. Dominio de modelos de optimización y machine learning aplicados al call center.

Capacidad para diseñar estrategias de mejora en base a análisis prescriptivos y predictivos.

Experiencia en la implementación de iniciativas de transformación digital,



automatización de procesos y toma de decisiones basada en datos en tiempo real.

Conocimiento en PureInsights (PIBI) "Conocimiento en¿ PureInsights (PIBI) .

La capacidad de visualizar e interpretar datos desde estas plataforma es clave para mejorar la eficiencia operativa, la calidad del servicio y la experiencia del cliente." Conocimiento básico , incluyendo configuración de reportes estándar, monitoreo de interacciones y uso de dashboards prediseñados. Familiaridad con la interfaz de PureInsights (PIBI) para la consulta de métricas básicas y generación de informes operativos.

Experiencia en extracción y transformación de datos desde PIBI, creación de reportes personalizados y análisis avanzado de desempeño del call center. Capacidad para configurar KPIs dentro de la plataforma, optimizar enrutamiento de llamadas y evaluar tendencias en la experiencia del cliente. Dominio en la integración de datos de PIBI con otras herramientas analíticas como Power BI, Tableau o SQL databases.

Experiencia en automatización de reportes y generación de insights Capacidad para personalizar flujos de datos, aplicar modelos de predicción y optimizar estrategias.

Responsabilidades:

· Recopilar, organizar, analizar y difundir cantidades significativas de información con atención al detalle para garantizar la calidad e integridad de los datos.

· Desarrollar, automatizar, verificar y monitorear proyectos para los análisis orientados a las necesidades de negocio.

· Mejora continua del proceso de análisis de datos e infraestructura.

· Generar insights identificando e interpretando tendencias o patrones en conjuntos de datos con la finalidad de apoyar a negocio con la toma de decisiones basadas en datos.

· Diseñar sistemas de reporting para la visualización de informes periódicos que resuman el análisis de los datos.

· Elaborar vistas y dashboards para proporcionar información útil a negocio.

Skills

· AWS Redshift

· Jira

· Paquetería de Microsoft Office

· Tableau/Power BI

· Looker

· Inglés avanzado

Lenguajes de programación

· SQL

· Python (Pandas, Spark)

Manejo de metodología/filosofía Ágil deseable:

· Scrum

· Kanban

Soft Skills

· Comunicación efectiva con stakeholder clave y líderes de negocio.

· Capacidad analítica y organizacional superior.

· Enfoque en resultados con alta capacidad de ejecución.

· Precición y atención al detalle.

· Adaptabilidad proactiva al campo y apertura a retroalimentación.

· Capacidad de autoaprendizaje y mejora continua

· Gestión de proyectos

· Trabajo en equipo con enfoque en sinergia organizacional

📌 Data Analyst Std (Ciudad de México)
🏢 Orion Innovation
📍 Ciudad de México