Ai Enablement Analyst — Service Desk & Analytics

Bridgenext; La Pampa; Remote; ARS 36,349,000 - 54,524,000; Full time

Benefits offered by this job

100% remoto

Equipo internacional

Job summary

Bridgenext, en colaboración con una empresa con sede en Estados Unidos, se dedica a medir la efectividad del marketing mediante análisis de datos de consumidores y retail.

Buscamos un/a Analista de Datos (Machine Learning) para unirse al equipo global. Requisitos: SQL y Python, Inglés avanzado, entre 0 y 4 años de experiencia, y capacidad para transformar datos en métricas de negocio. Será 100% remoto y trabajarás con equipos internacionales.

Qualifications

• Entre 0 y 4 años de experiencia en Data Analysis o Business Analytics.
• Inglés avanzado, tanto escrito como hablado.
• Conocimientos básicos a intermedios de SQL, incluyendo JOINs, agregaciones y lógica condicional con CASE WHEN.
• Experiencia utilizando Python para limpieza, manipulación y procesamiento de datos, con buen manejo de pandas para transformaciones de datos.
• Familiaridad con scikit-learn o statsmodels para desarrollar y evaluar modelos predictivos o estadísticos.
• Experiencia trabajando con datos de texto: limpieza, procesamiento de filtros y búsqueda de patrones dentro de strings.
• Buena entendimiento de bases de datos relacionales, incluyendo relaciones entre tablas, primary keys, foreign keys y normalización.

Responsibilities

• Transformar datos transaccionales y de panel en métricas de negocio como penetración de hogares, market share y tendencias de compra.
• Crear, optimizar y ejecutar consultas SQL para extraer información de bases de datos relacionales y data warehouses en la nube.
• Desarrollar, ejecutar y validar modelos de Machine Learning, predictivos o estadísticos para identificar patrones de comportamiento de los consumidores y proyectar tendencias.
• Crear y mantener tablas y vistas de datos organizadas que alimenten reportes recurrentes y dashboards.
• Revisar resultados, realizar auditorías de datos y validar la lógica utilizada para asegurar la calidad y precisión de la información.
• Utilizar filtros y lógica condicional para segmentar datos y analizar grupos específicos.
• Limpiar, procesar y categorizar datos de texto no estructurados o semiestructurados.
• Convertir estructuras de datos y resultados técnicos en resúmenes claros, bullet points o tablas para equipos y stakeholders de habla inglesa.

Skills

SQL

Python

Inglés avanzado

Education

Título universitario en Business Analytics, Estadística o afín

Tools

Pandas

scikit-learn

statsmodels

Snowflake

BigQuery

Redshift

Job description

Actualmente, trabajamos junto a una empresa con sede en Estados Unidos especializada en medir la efectividad del marketing. Su trabajo consiste en ayudar a las organizaciones a entender mejor a sus consumidores, sus hábitos de compra, el desempeño de sus marcas y el comportamiento del mercado a través del análisis de datos.

Estamos buscando un/a Analista de Datos (Machine Learning) para sumarse al equipo global de nuestro cliente.

Esta posición es ideal para personas analíticas, curiosas y orientadas a los datos, que disfruten trabajar con grandes volúmenes de información de consumidores y retail. El rol combina el trabajo técnico con una mirada de negocio: vas a transformar datos transaccionales y de comportamiento en métricas claras que ayuden a tomar decisiones.

Buscamos a alguien con buenos conocimientos de SQL y Python, atención al detalle y facilidad para entender datos y explicar resultados técnicos de forma clara a distintos equipos en inglés.

La posición está abierta a distintos niveles de experiencia, desde recién graduados con una sólida formación cuantitativa hasta profesionales con experiencia que quieran seguir desarrollando sus habilidades técnicas en análisis y manipulación de datos.

Crear, optimizar y ejecutar consultas en SQL para extraer información de bases de datos relacionales y data warehouses en la nube.

Desarrollar, ejecutar y validar modelos de Machine Learning, predictivos o estadísticos para identificar patrones de comportamiento de los consumidores y proyectar tendencias.

Transformar y agrupar datos transaccionales o de panel para calcular métricas de negocio como penetración de hogares, market share y tendencias de compra.

Crear y mantener tablas y vistas de datos organizadas que alimenten reportes recurrentes y dashboards.

Revisar resultados, realizar auditorías de datos y validar la lógica utilizada para asegurar la calidad y precisión de la información.

Utilizar filtros y lógica condicional para segmentar datos y analizar grupos específicos.

Limpiar, procesar y categorizar datos de texto no estructurados o semiestructurados.

Convertir estructuras de datos y resultados técnicos en resúmenes claros, bullet points o tablas para equipos y stakeholders de habla inglesa.

Requerimientos

Entre 0 y 4 años de experiencia en Data Analysis, Business Analytics o roles similares. También consideramos perfiles junior con cursos relevantes, proyectos personales de datos o experiencia en prácticas, así como profesionales con experiencia trabajando con bases de datos y análisis de negocio.

Inglés avanzado, tanto escrito como hablado.

Conocimientos básicos a intermedios de SQL, incluyendo JOINs, agregaciones y lógica condicional con CASE WHEN.

Experiencia utilizando Python para limpieza, manipulación y procesamiento de datos, con buen manejo de pandas para transformaciones de datos.

Familiaridad con librerías como scikit-learn o statsmodels para desarrollar y evaluar modelos predictivos o estadísticos.

Experiencia trabajando con datos de texto: limpieza, procesamiento, filtros y búsqueda de patrones dentro de strings.

Buen entendimiento de bases de datos relacionales, incluyendo relaciones entre tablas, primary keys, foreign keys y normalización.

Título universitario en Business Analytics, Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Economía, Marketing o carreras relacionadas, idealmente con formación en bases de datos o análisis cuantitativo.

Será un plus si tienes

Experiencia trabajando con datos de consumidores, retail, paneles o transacciones.

Familiaridad con data warehouses en la nube como Snowflake, BigQuery o Redshift.

Experiencia o conocimientos en marketing analytics, consumer insights o market measurement.

Experiencia creando tablas o vistas de datos que alimenten dashboards y reportes recurrentes.

10 días de PTO para que puedas desconectarte.

100% remoto: trabaja desde donde estés y encuentra el equilibrio que mejor funcione para ti.

Forma parte de equipos y proyectos internacionales, trabajando con profesionales de distintos países.

Sigue desarrollando tus conocimientos en SQL, Python y Machine Learning mientras trabajas en proyectos interesantes y de impacto.