Analista Ecommerce Business Intelligence — Remoto - LATAM — Retail Digital - Power BI, SQL, Python

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Cosys Global, parte del Grupo Kelsoft, está buscando un Analista Ecommerce Business Intelligence para unirse a su equipo de manera remota en LATAM. Este rol se enfoca en analizar datos de comercio electrónico para impulsar decisiones estratégicas en el sector retail digital. Se requiere experiencia en herramientas de BI como Power BI, manejo de SQL para consultas de datos, y conocimientos en Python para análisis avanzado. La posición ofrece flexibilidad completa de trabajo remoto, oportunidades de crecimiento en un entorno dinámico, y la posibilidad de colaborar en proyectos internacionales.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante es tu oportunidad para sumergirte en el mundo del ecommerce y el retail digital, donde podrás transformar datos en insights accionables que impacten directamente en el negocio. Aprenderás a trabajar con grandes volúmenes de información en un entorno ágil, desarrollando habilidades en Business Intelligence y análisis de datos que son altamente demandadas en el mercado. Además, formarás parte de un equipo innovador en Cosys Global, con exposición a tecnologías de vanguardia y la posibilidad de crecer profesionalmente en una empresa con presencia internacional.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Experiencia en Power BI o herramientas similares de visualización de datos, dominio de SQL para extracción y manipulación de datos, conocimientos básicos en Python para análisis estadístico o automatización.
• Soft skills: Capacidad analítica, atención al detalle, comunicación efectiva para presentar insights a equipos no técnicos, y adaptabilidad en entornos de rápido cambio.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye ejemplos de dashboards en Power BI o análisis de datos que hayas realizado, destacando métricas clave de ecommerce como conversión, tasa de abandono de carrito, o análisis de campañas.
• Domina SQL: Practica consultas complejas con JOINs, subconsultas y funciones de agregación, ya que es fundamental para extraer datos de bases de datos transaccionales.
• Familiarízate con el sector: Investiga tendencias actuales en ecommerce y retail digital, como personalización, omnicanalidad, o análisis de comportamiento del usuario, para demostrar conocimiento del dominio.

Recursos recomendados

• Tools: Power BI Desktop, Tableau, Google Data Studio, Jupyter Notebooks para Python.
• Documentación: Microsoft Learn para Power BI, W3Schools para SQL, Real Python para tutoriales de análisis de datos.
• Influencers: Seguir a expertos en LinkedIn como Brent Dykes (analytics) o Avinash Kaushik (digital marketing).
• Cursos: "Business Intelligence Analyst" en Coursera, "SQL for Data Analysis" en Udemy, o "Python for Data Science" en DataCamp.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas utilizado Power BI para analizar datos de ecommerce y qué insights obtuviste." *Tip: Enfócate en el proceso (extracción de datos, limpieza, visualización) y en cómo tus hallazgos impactaron decisiones de negocio, usando métricas específicas como aumento en ventas o mejora en engagement.*
• Pregunta 2: "¿Cómo manejarías un conjunto de datos grande y desestructurado para un análisis de rendimiento de productos?" *Tip: Menciona pasos como identificar fuentes de datos, usar SQL para agregar y filtrar, aplicar técnicas de limpieza en Python si es necesario, y priorizar visualizaciones que resalten tendencias clave.*
• Pregunta 3: "¿Qué KPIs considerarías más importantes para monitorear el éxito de una campaña de marketing en ecommerce?" *Tip: Incluye métricas como tasa de conversión, costo por adquisición (CPA), retorno de inversión (ROI), y tasa de rebote, explicando por qué son relevantes para el negocio.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,000 - $1,800 | | Mid | $1,800 - $3,000 | | Senior | $3,000 - $5,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona acceso a datos reales o herramientas adecuadas para el análisis. *Qué preguntar en la entrevista: "¿Podría describir las fuentes de datos y las herramientas de BI que utilizan actualmente?"*
• Bandera roja 2: Expectativas poco claras sobre métricas o objetivos del puesto. *Qué investigar antes de aceptar: Revisar descripciones de roles similares en la industria y preguntar sobre KPIs específicos durante la entrevista.*
• Bandera roja 3: Falta de soporte para capacitación en nuevas tecnologías o metodologías de análisis. *Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si mencionan que "aprenderás sobre la marcha" sin recursos estructurados, podría indicar poca inversión en desarrollo profesional.*