Data Analyst — Remoto - LATAM — Consultoría Tech - SQL, Python, Power BI

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Inbrax está buscando un Data Analyst para unirse a su equipo y ayudar a transformar datos en insights accionables. Este rol es ideal para profesionales apasionados por el análisis de datos y la toma de decisiones basada en evidencia. La posición es remota y está abierta a candidatos en LATAM, ofreciendo flexibilidad y la oportunidad de trabajar en proyectos desafiantes en el sector de consultoría tech. Se valoran habilidades en SQL, Python y herramientas de visualización como Power BI o Tableau, así como experiencia en limpieza, análisis e interpretación de datos.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te permite crecer en un entorno dinámico donde podrás aplicar tus habilidades analíticas para impactar directamente en los resultados de proyectos de consultoría. Aprenderás a trabajar con datos complejos, colaborar con equipos multidisciplinarios y desarrollar soluciones que optimicen procesos empresariales. Es una oportunidad para expandir tu experiencia en el sector tech y construir un portafolio sólido en análisis de datos.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Dominio de SQL para consultas y manipulación de datos, conocimiento de Python para análisis (pandas, NumPy), experiencia con herramientas de visualización como Power BI o Tableau, y comprensión de estadística básica.
• Soft skills: Pensamiento crítico, comunicación efectiva para presentar insights, atención al detalle y capacidad para trabajar en equipo.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye proyectos donde hayas limpiado, analizado y visualizado datos, destacando el impacto de tus hallazgos.
• Practica casos de estudio: Familiarízate con escenarios comunes en consultoría, como análisis de ventas o optimización de procesos.
• Mantente actualizado: Sigue tendencias en análisis de datos y herramientas emergentes para destacar en entrevistas.

Recursos recomendados

• Tools: SQLZoo para practicar SQL, Kaggle para datasets y competencias, y cursos de Power BI en Microsoft Learn.
• Documentación: Guías oficiales de pandas y NumPy en Python, y blogs como Towards Data Science.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como Cassie Kozyrkov o Kirk Borne para insights del sector.
• Cursos: "Data Analysis with Python" en Coursera o "SQL for Data Science" en Udemy.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas transformado datos en insights valiosos." Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) para estructurar tu respuesta y enfócate en el impacto cuantificable.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas datos incompletos o inconsistentes?" Tip: Menciona técnicas como imputación de valores, validación cruzada y comunicación con stakeholders para clarificar requerimientos.
• Pregunta 3: "¿Qué métricas priorizarías para medir el éxito de una campaña de marketing?" Tip: Relaciona métricas como tasa de conversión, ROI y engagement con los objetivos del negocio, mostrando tu pensamiento estratégico.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,000 - $2,000 | | Mid | $2,000 - $3,500 | | Senior | $3,500 - $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: Falta de claridad en los objetivos del análisis. Qué preguntar: "¿Pueden describir un proyecto reciente y cómo midieron su éxito?" para evaluar estructura y expectativas.
• Bandera roja 2: Uso excesivo de herramientas obsoletas sin planes de modernización. Qué investigar: Revisa reviews de la empresa en sitios como Glassdoor para ver menciones de tecnología y procesos.
• Bandera roja 3: Alta rotación en el equipo de datos. Señal de advertencia: Pregunta sobre la antigüedad del equipo actual y oportunidades de crecimiento para detectar inestabilidad.