Analista Ssr. de Datos

Job description

Como referentes de la transformación ecológica, situamos el cuidado del ambiente en el centro de cada proceso y actividad que realizamos, brindando a nuestros clientes soluciones innovadoras para abordar los principales desafíos ambientales: descarbonización, descontaminación y regeneración de los recursos. Buscamos incorporar un/a Analista Semi Senior de Datos con sólidos conocimientos de programación para sumarse al equipo de DB&T.

La persona seleccionada trabajará en la extracción, transformación y análisis de datos operativos y de negocio, generando información accionable para la toma de decisiones y colaborando en el desarrollo de modelos y herramientas de análisis predictivo. Responsabilidades principales Extraer, limpiar y consolidar datos provenientes de múltiples fuentes (bases de datos, planillas, APIs). Diseñar y mantener consultas SQL y scripts en Python para automatizar procesos de análisis.

Construir reportes, dashboards y visualizaciones que faciliten la interpretación de datos por parte de áreas no técnicas. Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) para identificar patrones, tendencias y anomalías. Colaborar en el desarrollo, entrenamiento y evaluación de modelos estadísticos o de machine learning básicos a intermedios (regresión, clasificación, series temporales). Documentar procesos, metodologías y resultados de forma clara y reproducible.

Trabajar junto a áreas de negocio (operaciones, comercial, etc.) para traducir necesidades en soluciones de datos. Participar en la mejora continua de la calidad de datos y en la definición de buenas prácticas de trabajo del equipo. Formación Estudiante avanzado/a o graduado/a de carreras como Ciencia de Datos, Ingeniería, Estadística, Matemática, Economía, Sistemas o afines. Experiencia 2 a 3 años de experiencia en roles de análisis de datos, business intelligence o afines.

Qualifications

Conocimientos técnicos (EXCLUYENTES) Python

manejo de librerías como Pandas, NumPy y Matplotlib/Seaborn para procesamiento y visualización de datos.

SQL

capacidad de escribir consultas complejas (joins, subconsultas, funciones de ventana) sobre bases de datos relacionales.

Google Sheets

manejo a nivel avanzado (tablas dinámicas, fórmulas complejas).

Estadística aplicada

medidas de tendencia central, distribución, correlación, pruebas de hipótesis básicas. Conocimientos técnicos Experiencia con librerías de machine learning (Scikit-learn, XGBoost). Herramientas de visualización tipo Power BI, Tableau o Looker. Conocimientos de Git para control de versiones. Experiencia con entornos de trabajo en la nube (Google Colab, AWS, GCP o Azure). Nociones de series temporales y modelos de forecasting/predicción de demanda.

Se valorará Experiencia previa en proyectos de predicción de demanda, forecasting o analítica aplicada a operaciones. Participación en proyectos académicos o profesionales de ciencia de datos (tesis, especializaciones, certificaciones).