Modelador de Datos GCP

Formación
Bachiller o egresado en matemática, estadística, sistemas, computación, informática o carreras afines.
Formación en Análisis de Datos, Machine Learning o Ciencias de Datos (deseable).
Freamework empresariales: Deseable togaffb (deseable)
Certificaciones en herramientas de BI (como Microsoft Certified: Data Analyst Associate para Power BI), y en metodologías de análisis de datos (deseable).
Experiencia
Experiencia mínima de 1 año en el rubro de seguros o 3 años en proyectos que le permitan crear modelos para el análisis.
Conocimientos
Bases de Datos y Modelado Relacional
Modelado de Datos
El manejo de SQL para consultas complejas es una habilidad esencial (nivel avanzado)
Herramientas de Big Data y Cloud: Dependiendo del tamaño y la complejidad de los datos, el modelador debe conocer herramientas y plataformas de nube como Google Cloud (indispensable).
Manejo de herramientas ETL y técnicas de integración de datos, que permiten tomar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes y transformarlos para que sean útiles en el análisis. (deseable).
Manejo de herramientas de visualización como: Tableau, Power BI, Looker o Qlik.
Competencias
Colaboración con Equipos de Datos y Analistas (indispensable)
Explicación de Modelos Complejos
Optimización de Datos
Análisis de Calidad de los Datos
Habilidades:
Análisis de Datos
Pensamiento Crítico
Interpretación de Resultados
Análisis Predictivo y Modelado Estadístico
Conocimiento de la Exploración de Datos
Conocimiento del negocio
Resolución de Problemas
Funciones
Integración de Datos: Unir datos de diversas fuentes para tener una vista unificada y completa del negocio.
Modelado de Datos: Crear estructuras de datos eficientes que soporten el análisis y la creación de informes.
Mantenimiento de la Calidad de los Datos: Garantizar la precisión y consistencia de los datos utilizados para análisis y toma de decisiones.
Optimización del Rendimiento: Asegurar que los procesos y consultas de BI sean rápidos y eficientes, optimizando el rendimiento de las bases de datos.
Análisis de Tendencias: Identificar patrones y tendencias clave en los datos que puedan influir en la toma de decisiones estratégicas.
Seguridad y Gobernanza de Datos: Implementar políticas y controles para asegurar que los datos sean accesibles sólo para quienes tienen permiso y que se mantengan bajo normas de gobernanza adecuadas.
Capacitación de Usuarios: Ayudar a los usuarios de negocio a entender y utilizar las herramientas de BI de manera efectiva para tomar decisiones informadas.
Documentación de Procesos y Modelos: Mantener una documentación clara y detallada de los procesos, modelos y decisiones para futuras referencias y mejor entendimiento.
Colaboración Interdepartamental: Trabajar estrechamente con diversos equipos dentro de la organización para entender sus necesidades y traducirlas en soluciones efectivas.