Mexique
Banco Mercantil del Norte, S.A.
HH Global
Analyste de Données
Mexique
Ciudad de México, Mexico
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Objectif du Poste
L'Analyste de Données sera responsable de la direction du reporting interfonctionnel et de l'agrégation des données de performance des campagnes pour toutes les initiatives partenaires et de marque. Dans ce rôle, vous extrairez et consoliderez des métriques à partir d'exportations de données de gestionnaires internes et de plateformes destinées aux partenaires afin de construire des résumés post-mortem complets et des tableaux de bord automatisés. Vous serez chargé de traduire les données d'exécution brutes en revues commerciales hautement peaufinées, prêtes pour la direction, qui suivent le retour sur investissement (ROI) et la conformité aux accords de niveau de service (SLA). Ce rôle analytique nécessite un professionnel soucieux du détail, capable de transformer des ensembles de données complexes en informations commerciales claires et exploitables pour les équipes de direction.
Il s'agira d'un poste hybride basé dans les bureaux de l'entreprise et du client à Mexico. Ce rôle exigera d'être au bureau 2-3 jours par semaine, avec la possibilité de travailler à domicile les jours restants.
#LI-Hybrid
Responsabilités Clés
- Agréger et synthétiser les métriques de performance sur des canaux partenaires disparates, des campagnes de marque localisées et des empreintes de vente au détail externes.
- Extraire, nettoyer et consolider les données marketing en utilisant des exportations de données directes des gestionnaires internes et des métriques de plateformes partenaires en libre-service.
- Maintenir un référentiel centralisé de données de performance pour assurer une visibilité interfonctionnelle cohérente sur la performance marketing et le ROI (Retour sur Investissement).
- Construire des résumés post-mortem complets et des tableaux de bord de performance automatisés qui suivent clairement les indicateurs clés de performance (KPI) par rapport aux accords de niveau de service (SLA) de référence.
- Traduire des métriques d'exécution brutes complexes en revues commerciales (QBR) et résumés exécutifs peaufinés, prêts pour la présentation.
- Identifier les tendances de performance historiques et les anomalies de données, en fournissant des recommandations exploitables basées sur les données pour aider aux efforts d'optimisation des futures campagnes partenaires.
- Maintenir, mettre à jour et optimiser les tableaux de bord opérationnels existants sur des outils tels que Looker et PowerBI. Assurer la performance des couches sémantiques sous-jacentes, l'exactitude de la logique de requête (optimisation de LookML et DAX), et que les filtres paramétrés fournissent aux équipes internes une télémétrie opérationnelle en temps réel.
- Exécuter des requêtes de performance ad hoc réactives en utilisant du SQL complexe (CTE, fonctions de fenêtre, pivot dynamique) dans BigQuery et Snowflake. Utiliser Python (Pandas/NumPy) ou R (Tidyverse) pour organiser de grands ensembles de données tabulaires et isoler les anomalies statistiques.
Connaissances, Compétences + Expérience
- 4 à 6 ans d'expérience en tant que Data Analyst, Marketing Analyst ou Business Intelligence Analyst, avec une spécialisation dans les campagnes marketing multicanaux, les réseaux d'agences ou les comptes du secteur technologique.
- Diplôme de Bachelor en Analyse de Données, Statistiques, Finance, Analyse Marketing, Administration des Affaires, ou un domaine quantitatif connexe.
- Maîtrise bilingue native ou courante de l'espagnol et de l'anglais (écrit et verbal) pour gérer efficacement les parties prenantes régionales et les pools de fournisseurs.
- Maîtrise avancée de SQL (DML/DDL). Très à l'aise pour extraire et manipuler des données opérationnelles à partir d'entrepôts de données natifs cloud et distribués comme BigQuery et Snowflake.
- Solides connaissances fondamentales de Python ou R pour la manipulation de données tabulaires et l'analyse ad hoc locale. Expérience pratique de la lecture et du débogage de Google Apps Script et JavaScript pour l'automatisation de l'espace de travail.
- Utilisateur avancé de Google Sheets et Excel, capable de gérer l'ingestion dynamique de données, les matrices de tableaux et les extractions RegEx à grande échelle.
- Solide compréhension des types de données, de l'architecture des bases de données relationnelles et des meilleures pratiques d'hygiène des données. Capacité à tracer la lignée des données depuis les actions de l'interface utilisateur front-end jusqu'aux tables de base de données back-end.
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