Data Analyst — Híbrido - Vancouver — Tech Startup - SQL, BI Tools, Python

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Hiive está buscando un Data Analyst para unirse a su equipo de datos en crecimiento. Con la rápida expansión de la empresa, este rol se ubica en la intersección entre el negocio y los datos, colaborando estrechamente con equipos de Ventas, Marketing, Finanzas y Cumplimiento para entregar soluciones de datos confiables y insights de alta calidad. Se requiere residir en Vancouver o estar dispuesto a reubicarse.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para sumergirte en un entorno de crecimiento acelerado donde tu trabajo impactará directamente en decisiones estratégicas. Aprenderás a conectar datos con múltiples áreas del negocio, desarrollando habilidades en storytelling con datos y análisis cross-functional. Ideal para quienes buscan evolucionar en una startup tech con proyección internacional.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• SQL avanzado para consultas complejas y optimización
• Herramientas de BI como Tableau, Power BI o Looker
• Análisis estadístico y visualización de datos
• Comunicación efectiva para traducir insights en acciones
• Pensamiento crítico para identificar tendencias y anomalías

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de dashboards que hayas construido y cómo se usaron
• Demuestra cómo has colaborado con equipos no técnicos (ej: ventas o marketing)
• Muestra tu proceso para validar la calidad y confiabilidad de los datos
• Investiga la industria de Hiive para entender sus métricas clave

Recursos recomendados

• Tools: SQLZoo para práctica, Mode Analytics para SQL avanzado, Kaggle para datasets
• Documentación: Guías de Tableau Public, blog de Looker, SQL Performance Explained
• Influencers: Follow @data_elixir en Twitter, blog de Cassie Kozyrkov
• Cursos: Data Analyst Nanodegree en Udacity, SQL for Data Science en Coursera

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un proyecto donde tus insights llevaron a una decisión de negocio" - Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) y cuantifica el impacto
• "¿Cómo validarías la calidad de un dataset antes de analizarlo?" - Tip: Menciona checks de integridad, outliers, consistencia y fuentes
• "Explica cómo construirías un dashboard para el equipo de ventas" - Tip: Enfócate en KPIs clave (ej: conversión, pipeline), usabilidad y actualización automática

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. En Vancouver, los salarios locales pueden ser más altos debido al costo de vida.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en las fuentes de datos - Pregunta en la entrevista: "¿Cómo está estructurada la infraestructura de datos y quién la mantiene?"
• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas sobre insights inmediatos - Investiga antes: Revisa reviews de empleados en Glassdoor sobre carga de trabajo y plazos
• Bandera roja 3: Poca colaboración entre equipos - Señal de advertencia: Si mencionan que "cada departamento trabaja por su cuenta", podría indicar silos de datos