Data Analyst Data Driven — Híbrido - LATAM — Delivery Tech - SQL, Python, Tableau

Descripción del puesto

Sobre la vacante

PedidosYa, la compañía de delivery líder en Latinoamérica, busca un perfil Data Driven, proactivo y con ganas de sumarse a un entorno dinámico para generar impacto real. Se requiere pasión por el manejo de datos y capacidad para trabajar en un equipo de alto rendimiento. La posición es híbrida, con oportunidades de crecimiento en una empresa consolidada del sector tech.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es tu oportunidad de jugar en las grandes ligas del delivery latinoamericano. En PedidosYa, trabajarás con volúmenes masivos de datos que impulsan decisiones estratégicas en millones de transacciones diarias. Aprenderás de un equipo experimentado, desarrollarás habilidades en análisis avanzado y contribuirás directamente al crecimiento de una plataforma líder en la región. Si buscas un rol donde tus insights generen impacto tangible, este es el lugar.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: SQL avanzado, Python para análisis de datos (Pandas, NumPy), visualización con herramientas como Tableau o Power BI, conocimiento en estadística aplicada.
• Soft skills: Proactividad, pensamiento analítico, capacidad para comunicar insights de manera clara, adaptabilidad en entornos dinámicos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de proyectos donde hayas usado datos para resolver problemas o optimizar procesos.
• Familiarízate con las métricas clave del sector delivery (ej: tasa de conversión, tiempo de entrega, satisfacción del cliente).
• Practica casos de estudio con datos reales o simulados para demostrar tu enfoque data-driven.

Recursos recomendados

• Tools: SQLZoo para practicar SQL, Kaggle para datasets y competencias, Mode Analytics para tutoriales.
• Documentación: Libros como "Data Science for Business" de Provost y Fawcett, blogs de Towards Data Science.
• Cursos: Especialización en Data Science en Coursera, cursos de Python para análisis en DataCamp.
• Influencers: Seguir a expertos en LinkedIn como Cassie Kozyrkov (Chief Decision Scientist en Google) para insights del sector.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas usado datos para tomar una decisión clave." *Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) y cuantifica el impacto.*
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas un conjunto de datos sucio o incompleto?" *Tip: Menciona técnicas como limpieza de datos, imputación de valores y validación cruzada, destacando tu enfoque metódico.*
• Pregunta 3: "¿Qué métricas priorizarías para medir el éxito en una campaña de delivery?" *Tip: Enfócate en KPIs relevantes como tasa de retención de usuarios, eficiencia operativa y satisfacción del cliente, vinculándolos al negocio.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,200 - $2,000 | | Mid | $2,000 - $3,500 | | Senior | $3,500 - $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.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona acceso a herramientas de datos adecuadas o limita el uso de datos. *Qué preguntar en la entrevista: "¿Qué stack tecnológico usan para análisis de datos y cómo es el proceso de acceso a datasets?"*
• Bandera roja 2: Expectativas poco claras sobre el impacto del rol o falta de métricas definidas. *Qué investigar antes de aceptar: Revisa reviews en Glassdoor o LinkedIn sobre la cultura data-driven de la empresa.*
• Bandera roja 3: Alta rotación en el equipo de datos o falta de mentoría. *Señal de advertencia común en este tipo de rol: Pregunta sobre la antigüedad del equipo y oportunidades de desarrollo profesional durante la entrevista.*