México
Banco Mercantil del Norte, S.A.
HH Global
Analista de Datos
México
Ciudad de México, Mexico
JavaScriptPythonSQL
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Propósito del Puesto
El Analista de Datos será responsable de liderar la agregación de datos de informes y rendimiento de campañas interfuncionales en todas las iniciativas de socios y marcas. En este puesto, extraerá y consolidará métricas de exportaciones de datos de gestores internos y plataformas orientadas al socio para construir resúmenes completos post-mortem y paneles automatizados. Se le encargará la tarea de traducir datos de ejecución brutos en revisiones comerciales pulidas y listas para la dirección que rastreen el Retorno de la Inversión (ROI) y el cumplimiento de los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA). Este puesto analítico requiere un profesional detallista que pueda transformar conjuntos de datos complejos en información comercial clara y procesable para los equipos de liderazgo.
Este será un puesto híbrido basado en las oficinas de la empresa y del cliente en Ciudad de México. Se requerirá que este puesto esté en la oficina 2-3 días por semana, con la posibilidad de trabajar desde casa los días restantes.
#LI-Hybrid
Responsabilidades Clave
- Agregar y sintetizar métricas de rendimiento en canales de socios dispares, campañas de marca localizadas y huellas minoristas externas.
- Extraer, limpiar y consolidar datos de marketing utilizando exportaciones de datos directas de gestores internos y métricas de plataformas de autoservicio orientadas al socio.
- Mantener un repositorio centralizado de datos de rendimiento para garantizar una visibilidad interfuncional consistente del rendimiento de marketing y el ROI (Retorno de la Inversión).
- Construir resúmenes post-mortem completos y paneles de rendimiento automatizados que rastreen claramente los indicadores clave de rendimiento (KPI) frente a los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA) de referencia.
- Traducir métricas de ejecución complejas y brutas en revisiones comerciales (QBR) y resúmenes ejecutivos pulidos y listos para presentación.
- Identificar tendencias de rendimiento históricas y anomalías de datos, proporcionando recomendaciones procesables basadas en datos para ayudar en los esfuerzos de optimización para futuras campañas de socios.
- Mantener, actualizar y optimizar los paneles operativos existentes en herramientas como Looker y PowerBI. Asegurar que las capas semánticas subyacentes sean de alto rendimiento, la lógica de consulta sea precisa (optimizando LookML y DAX) y los filtros parametrizados proporcionen a los equipos internos telemetría operativa en tiempo real.
- Ejecutar consultas de rendimiento ad hoc y receptivas utilizando SQL complejas (CTEs, funciones de ventana, pivotes dinámicos) en BigQuery y Snowflake. Utilizar Python (Pandas/NumPy) o R (Tidyverse) para manipular grandes conjuntos de datos tabulares y aislar anomalías estadísticas.
Conocimientos, Habilidades + Experiencia
- 4–6 años de experiencia como Analista de Datos, Analista de Marketing o Analista de Inteligencia de Negocios, trabajando específicamente con campañas de marketing multicanal, redes de agencias o cuentas del sector tecnológico.
- Título de Grado en Análisis de Datos, Estadística, Finanzas, Análisis de Marketing, Administración de Empresas o un campo cuantitativo relacionado.
- Dominio bilingüe nativo o fluido en español e inglés (escrito y verbal) para gestionar eficazmente a las partes interesadas regionales y grupos de proveedores.
- Dominio avanzado de SQL (DML/DDL). Muy cómodo extrayendo y manipulando datos operativos de almacenes de datos distribuidos y nativos de la nube como BigQuery y Snowflake.
- Sólidos conocimientos fundamentales de Python o R para la manipulación de datos tabulares y el análisis ad hoc local. Experiencia práctica en la lectura y depuración de Google Apps Script y JavaScript para la automatización del espacio de trabajo.
- Usuario avanzado de Google Sheets y Excel, capaz de gestionar la ingesta dinámica de datos, matrices de arreglos y extracciones RegEx a escala.
- Sólida comprensión de los tipos de datos, la arquitectura de bases de datos relacionales y las mejores prácticas de higiene de datos. Capacidad para rastrear el linaje de datos desde las acciones de la interfaz de usuario front-end hasta las tablas de la base de datos back-end.
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