Vaga Home Office: Data Analyst 166 – Stefanini Latam

Data Analyst 166

Empresa: Stefanini Latam

Local: N/a

Tipo de Vaga: Efetivo (CLT) | Remoto

Tipo de Contrato | Efetivo (CLT)
Modalidade | Remoto
Localização | N/a
Publicada em | 08/07/2026

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Descrição da Vaga

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Responsabilidades y atribucionesData Solutions (Data Analyst) Propósito del rol Apoyar en la investigación y documentación de las necesidades de datos del negocio, bajo la guía de un perfil Senior/Lead. El Data Solutions colabora en traducir requerimientos iniciales de datos/información en solicitudes claras para los equipos de Dominios de Datos, Tecnología y Producto, apoyándose en procesos y plantillas ya establecidos.

Responsabilidades esenciales Apoyar en el Data Assessment con áreas de negocio: Participar en entrevistas y sesiones de observación Llenar y mantener actualizada la Matriz de Assessment/Matriz de Trazabilidad de datos Apoyar en la interpretación y presentación de resultados (bajo supervisión) Construcción de consultas SQL básicas-intermedias como insumo para los equipos de desarrollo Colaborar en la validación de que las soluciones reflejen los objetivos del negocio (identificación de inconsistencias, no necesariamente propuesta de optimización) Redactar borradores de

requisitos y documentos de flujo de trabajo. Apoyar en la adopción de soluciones de datos mediante la verificación de consistencia de datos Ejecutar pruebas de validación de información bajo criterios definidos Apoyar en la evaluación de calidad de datos (ejecución de checks, no diseño de framework) Apoyar en el diseño de modelos de datos lógicos/BI.

Requisitos y calificacionesSkills 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)Informaciones adicionalesSueldo acorde a experienciaPrestaciones de LeyDías extra con goce se sueldoConvenios en escuelas de idiomas, entretenimiento, cursos y másVales de despensa