Senior Data Analyst y Business Intelligence

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Ready está buscando un Senior Data Analyst / BI Senior apasionado por transformar datos en decisiones estratégicas de negocio. El rol requiere SQL avanzado (queries complejos, optimización y modelado), experiencia en construcción de dashboards ejecutivos (idealmente en Metabase), y un enfoque fuerte en KPIs, insights y análisis estratégico. Interactuarás con áreas clave como Finanzas, Ventas, Operaciones y Dirección. La modalidad es contractor con esquema híbrido (2–3 días en oficina en CDMX Sur), pago en dólares, y un ambiente data-driven de alto impacto en decisiones de negocio.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para crecer en un entorno donde tus análisis no solo se miden en números, sino en resultados tangibles que impulsan la estrategia empresarial. Aprenderás a traducir datos complejos en narrativas claras que influyen en equipos multidisciplinarios, desarrollando habilidades de comunicación y liderazgo en un ambiente de alto impacto. Si buscas un rol donde cada insight cuente y puedas ver el efecto directo de tu trabajo en el negocio, esta posición te ofrece un camino acelerado hacia la excelencia en Business Intelligence.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• SQL avanzado: Dominio de queries complejos, optimización de rendimiento y modelado de datos.
• Visualización de datos: Experiencia con herramientas como Metabase, Tableau o Power BI para crear dashboards ejecutivos.
• Análisis estratégico: Capacidad para definir KPIs, generar insights accionables y comunicar hallazgos a stakeholders.
• Soft skills: Comunicación efectiva, pensamiento crítico y colaboración con áreas como Finanzas y Ventas.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio: Incluye ejemplos de dashboards que hayas construido, explicando el impacto en KPIs y decisiones de negocio.
• Practica SQL: Enfócate en queries complejos, optimización y casos de uso reales en entrevistas técnicas.
• Investiga la empresa: Entiende su modelo de negocio y cómo los datos podrían impulsar mejoras en áreas como Finanzas o Operaciones.

Recursos recomendados

• Tools: Metabase (documentación oficial), SQLZoo para práctica, y Kaggle para datasets reales.
• Influencers: Seguir a expertos en LinkedIn como Carlos Meléndez (Data Analytics) o Ana García (BI Strategy).
• Cursos: "Advanced SQL for Data Analysis" en Coursera o "Business Intelligence with Metabase" en Udemy.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde transformaste datos en una decisión de negocio clave." *Tip: Enfócate en el proceso, desde el análisis hasta el impacto medible, usando ejemplos concretos de KPIs.*
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías una query SQL lenta en un dashboard ejecutivo?" *Tip: Menciona técnicas como indexación, revisión de joins, y uso de EXPLAIN para diagnóstico.*
• Pregunta 3: "¿Cómo manejas la comunicación de insights técnicos a un equipo no técnico como Dirección?" *Tip: Destaca la simplificación visual, narrativas claras y alineación con objetivos de negocio.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $6,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más. Para este rol híbrido en CDMX con pago en dólares, el rango puede ajustarse hacia el extremo superior.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no define KPIs claros o carece de una cultura data-driven. *Pregunta en la entrevista: "¿Cómo miden el éxito de los análisis de datos en la toma de decisiones?"*
• Bandera roja 2: Alta rotación en el equipo de datos o falta de herramientas adecuadas. *Investiga antes de aceptar: Revisa reviews en Glassdoor o LinkedIn sobre la estabilidad del departamento.*
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre insights inmediatos sin datos de calidad. *Señal de advertencia común: Solicitudes frecuentes de "análisis rápidos" sin contexto o recursos suficientes.*