Data Analyst en 42labs

Descripción del puesto Buscamos un Data Analyst con criterio analítico, enfoque en impacto y ganas de aprender dentro de una cultura que valora la transparencia y la colaboración. En 42Labs no solo analizamos: construimos soluciones que transforman negocios y entregan valor a las personas. Lo que esperamos de ti • Experiencia analizando datos para resolver problemas de negocio (KPI, métricas, reporting, exploración y validación). • Buenas prácticas de calidad de datos: manejo de inconsistencias, tratamiento de faltantes y criterios de validación. • Habilidad para traducir preguntas del negocio a definiciones medibles (métricas, dimensionalidad y reglas de cálculo). • Capacidad para construir visualizaciones y reportes claros, con foco en la audiencia (ejecutivos, equipos operativos, producto, etc.). • Competencia para trabajar con SQL y conceptos de modelado/consultas (joins, agregaciones, ventanas, etc.). • Entender los fundamentos de análisis estadístico básico para inferir con cautela y comunicar supuestos. Soft skills clave • Comunicación: explicas hallazgos de forma concreta, evitando tecnicismos innecesarios. • Colaboración: te coordinas con equipos multidisciplinarios y celebras avances compartidos. • Autonomía: propones mejoras y haces seguimiento de resultados en el tiempo. • Curiosidad y mejora continua: preguntas, aprendes y perfeccionas procesos analíticos.

Funciones En el rol de Data Analyst en 42Labs, nuestro objetivo es convertir datos en decisiones claras y medibles, aportando rigor analítico y comunicación efectiva a los equipos. • Preparar, limpiar y transformar datos (ETL/ELT) para asegurar calidad, consistencia y trazabilidad. • Construir y mantener reportes y tableros (BI, tableau u otros) orientados a usuarios técnicos y no técnicos. • Realizar análisis exploratorio, segmentaciones y validaciones para responder preguntas de negocio. • Apoyar en la definición de eventos, esquemas y modelos de datos para mejorar la medición. • Identificar tendencias, anomalías y oportunidades de optimización, proponiendo acciones. • Trabajar con equipos de desarrollo y stakeholders para asegurar que los hallazgos se implementen y se midan. • Gestionar documentación, supuestos y criterios de calidad. • Comunicar resultados con claridad: insights, metodología, limitaciones y recomendaciones. Nos importa tanto el “qué” como el “cómo”: buscamos análisis útiles, sostenibles y acompañados por una cultura de colaboración.