En Solvo Global estamos buscando un Data Analyst apasionado por los datos, la investigación analítica y la resolución de problemas complejos de negocio.
Esta posición está orientada a profesionales que quieren ir más allá de la generación de reportes y dashboards, participando activamente en el análisis profundo de información, la investigación de patrones, la validación de hipótesis y la mejora de la calidad de los datos.
Buscamos una persona curiosa, detallista y con pensamiento crítico, capaz de transformar grandes volúmenes de datos en conclusiones accionables que impulsen la toma de decisiones.
Si disfrutas trabajar con SQL, Python y datos complejos, esta oportunidad puede ser para vos.
Responsabilidades
Como Data Analyst formarás parte de un equipo orientado a la investigación y análisis de datos dentro de un entorno de Compliance, ayudando a identificar tendencias, inconsistencias y oportunidades de mejora en los procesos de negocio.
Principales responsabilidades
Investigar problemas de negocio ambiguos de principio a fin, definiendo el problema, identificando fuentes de información y llegando a conclusiones respaldadas por datos.
Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) para detectar patrones, tendencias, anomalías y comportamientos inusuales.
Trabajar con datos crudos, complejos o no estructurados provenientes de múltiples fuentes.
Evaluar la calidad de los datos en origen, identificando inconsistencias, duplicados, errores y problemas de integridad.
Investigar la causa raíz de problemas relacionados con datos y documentar hallazgos, supuestos y transformaciones realizadas.
Aplicar conceptos estadísticos para validar hipótesis y asegurar que las conclusiones estén respaldadas por evidencia.
Diseñar y mantener procesos analíticos repetibles y escalables.
Utilizar SQL y Python para consultar, transformar, limpiar y analizar información.
Colaborar con equipos de negocio y tecnología para mejorar la calidad de los datos desde su punto de captura.
Comunicar hallazgos técnicos de manera clara y efectiva a stakeholders no técnicos.
Requisitos
Formación Académica
Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Datos, Estadística, Matemáticas o carreras afines.
Experiencia
Más de 2 años de experiencia en posiciones orientadas al análisis de datos con participación directa en actividades analíticas (no únicamente reporting o dashboards).
Más de 2 años de experiencia escribiendo consultas SQL sobre bases de datos relacionales como PostgreSQL, MySQL o SQL Server.
Más de 1 año de experiencia utilizando Python o R para manipulación, transformación y análisis de datos.
Experiencia trabajando con datos crudos (raw data), grandes volúmenes de información o datasets no estructurados.
Experiencia documentando transformaciones de datos, criterios de análisis y supuestos utilizados durante los procesos analíticos.
Experiencia identificando y resolviendo problemas de calidad de datos.
Idiomas
Inglés avanzado (Nivel C1).
Conocimientos Técnicos Requeridos
Must Have
SQL
Python (Pandas y NumPy) o R
Análisis de Datos
Exploratory Data Analysis (EDA)
Limpieza y Transformación de Datos
Data Quality
Pensamiento Analítico
Estadística Aplicada
Hypothesis Testing
Bases de Datos Relacionales
Git (Version Control)
Nice to Have
Power BI
Tableau
Experiencia en Compliance, Risk, Audit o Data Governance
Automatización de procesos analíticos
Manejo de grandes volúmenes de datos
Conocimientos de Data Governance
Importante: El uso de Power BI o Tableau es considerado un plus, pero la visualización de datos no constituye el foco principal de esta posición.
Horario Laboral Lunes a Viernes
09:00 a.m. a 06:00 p.m. Medellín, Colombia
¿Por qué te puede interesar esta oportunidad?
Trabajar en desafíos analíticos con impacto real en el negocio.
Desarrollar experiencia en investigación de datos más allá de los dashboards tradicionales.
Participar en proyectos orientados a calidad de datos, análisis y mejora continua.
Colaborar con equipos multidisciplinarios en un entorno altamente analítico.
Potenciar tus conocimientos en SQL, Python, estadística y resolución de problemas de negocio.
Formar parte de una organización que promueve una cultura data-driven.
