Analista de datos financiero

Objetivo del cargo

Gestionar, analizar y transformar grandes volúmenes de datos mediante herramientas de analítica y automatización, garantizando la calidad, confiabilidad y disponibilidad de la información para generar reportes, identificar tendencias y proporcionar insights que faciliten la toma de decisiones financieras y estratégicas del negocio.

Formación académica

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Industrial, Estadística, Economía, Finanzas, Administración o carreras afines. Deseable formación complementaria en analítica de datos, inteligencia de negocios o ciencia de datos.

Experiencia

Mínimo 2 a 3 años de experiencia en análisis de datos, inteligencia de negocios o analítica empresarial, con dominio comprobable de herramientas de procesamiento, transformación, visualización y automatización de datos. Deseable experiencia en análisis financiero, presupuestos, costos o rentabilidad.

Responsabilidades principales

Extraer, depurar, transformar y consolidar grandes volúmenes de datos provenientes de diferentes fuentes.

Diseñar y automatizar reportes, indicadores y tableros de control para el seguimiento del desempeño del negocio.

Desarrollar modelos de análisis que permitan identificar tendencias, desviaciones, patrones y oportunidades de mejora.

Integrar y analizar información financiera, comercial, productiva y operativa para generar insights relevantes.

Construir modelos de seguimiento presupuestal, costos, gastos, márgenes y rentabilidad.

Garantizar la calidad, integridad, trazabilidad y consistencia de las bases de datos.

Optimizar procesos de análisis y generación de informes mediante automatización y soluciones tecnológicas.

Conocimientos técnicos indispensables

Excel avanzado: manejo de grandes bases de datos, funciones avanzadas, tablas dinámicas y Power Query.

Manejo de SAP

Power BI: modelado de datos, creación de dashboards, DAX y diseño de indicadores.

SQL: consultas, cruces, extracción y transformación de datos desde bases de datos.

Preparación de datos: limpieza, integración, transformación y validación de información.

Automatización: capacidad para desarrollar soluciones que reduzcan procesos manuales y mejoren la eficiencia analítica.

Deseables: Python, conocimientos de modelación financiera, análisis presupuestal, costos, rentabilidad y estados financieros.

Competencias

Pensamiento analítico, orientación al detalle, resolución de problemas, pensamiento crítico, curiosidad investigativa, autonomía, orientación a resultados y capacidad para traducir datos complejos en conclusiones comprensibles para la gerencia.