Data Analyst — Híbrido - Breda — Banca - Databricks, SQL, DBT

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Argenta busca un Data Analyst para unirse a su equipo en Breda, con modalidad híbrida y jornada de 32 a 36.5 horas semanales. El puesto es de contrato directo y permanente. Tu misión será transformar datos complejos en insights claros que impulsen decisiones de negocio, utilizando tecnologías como Databricks, SQL y DBT. Esta es una oportunidad para trabajar en una institución bancaria con impacto social, donde construirás no solo pipelines de datos, sino también una banca más cercana a las personas.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te permite combinar tu pasión por la técnica con el negocio, impactando directamente en una organización financiera establecida. Aprenderás a dominar herramientas modernas de data en un entorno que valora la claridad y la precisión, con oportunidades de crecimiento profesional en un sector regulado y desafiante. Es el rol ideal si buscas estabilidad laboral junto con innovación tecnológica.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Experiencia sólida en SQL, conocimiento de Databricks para procesamiento de datos, y familiaridad con DBT para transformaciones.
• Habilidades blandas: Capacidad para comunicar insights complejos de manera clara, pensamiento analítico, y orientación al detalle.
• Conocimiento de negocio: Entendimiento del sector bancario o financiero para contextualizar los datos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye ejemplos de proyectos donde hayas usado SQL y herramientas de data para resolver problemas de negocio.
• Investiga la empresa: Familiarízate con los productos y servicios de Argenta para alinear tus respuestas en la entrevista.
• Practica con Databricks y DBT: Si no tienes experiencia directa, realiza cursos o proyectos personales para demostrar tu capacidad de aprendizaje.

Recursos recomendados

• Herramientas: Databricks Community Edition, DBT Cloud, y plataformas como Kaggle para datasets.
• Documentación: Guías oficiales de Databricks y DBT, y blogs como Towards Data Science.
• Cursos: Especializaciones en data analysis en Coursera o Udacity, y certificaciones en SQL.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn que compartan insights sobre data en banca.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas transformado datos crudos en insights accionables." *Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) y enfatiza el impacto en el negocio.*
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas grandes volúmenes de datos en SQL y qué optimizaciones aplicas?" *Tip: Menciona técnicas como indexación, particionamiento, y el uso de funciones ventana para eficiencia.*
• Pregunta 3: "¿Qué experiencia tienes con herramientas de data modernas como Databricks o DBT?" *Tip: Si es limitada, destaca tu capacidad para aprender rápido y proyectos paralelos que demuestren tu interés.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $6,000 |

*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. Para Breda (Países Bajos), los rangos pueden ser más altos debido al costo de vida local.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los objetivos del rol o expectativas poco definidas. *Qué preguntar en la entrevista: "¿Puede describir un día típico en este puesto y los KPIs clave?"*
• Bandera roja 2: Infraestructura de datos obsoleta o sin planes de modernización. *Qué investigar antes de aceptar: Revisa reviews de empleados en plataformas como Glassdoor sobre la cultura tecnológica de la empresa.*
• Bandera roja 3: Poca colaboración entre equipos de data y negocio. *Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si en la entrevista no mencionan interacción con stakeholders de negocio, podría indicar silos organizacionales.*