Analista de Datos Logísticos & Rendimiento — Híbrido

Placements24; San Luis Potosí; Hybrid; MXN 360,000 - 680,000; Full time

Benefits offered by this job

Salario competitivo

Desarrollo profesional

Ambiente colaborativo

Acceso a tecnologías de análisis

Job summary

Placements24 busca un Analista de Datos Logísticos y Rendimiento con fuerte capacidad analítica para nuestra sede en San Luis Potosí, con modelo híbrido. El rol recopila y analiza grandes volúmenes de datos de ERP, TMS y transporte para identificar tendencias y proponer mejoras concretas en las operaciones de clientes.

El candidato ideal maneja SQL, Python y herramientas de visualización como Tableau o Power BI, y tiene experiencia en KPIs logísticos y suministro.

Qualifications

• Título universitario en campo cuantitativo relacionado.
• Experiencia mínima de 3 años como analista de datos o similar enfocado en logística.
• Dominio avanzado de SQL, Python y herramientas de visualización (Tableau/Power BI).
• Conocimiento de métricas de cadena de suministro y logística.
• Excelentes habilidades analíticas y de resolución de problemas.

Responsibilities

• Recopilar, limpiar y organizar datos logísticos de diversas fuentes.
• Realizar análisis para evaluar KPIs: tiempos de entrega, costos y eficiencia.
• Desarrollar dashboards interactivos para presentar hallazgos.
• Identificar tendencias y anomalías para mejorar operaciones.
• Colaborar con operaciones y gerencia para entender necesidades y proponer soluciones.

Skills

Analytical thinker

Attention to detail

Time management

Communication skills

Education

Título universitario en Logística, Ingeniería Industrial, Matemáticas, Estadística, Informática o campo cuantitativo relacionado

Tools

SQL

Python (Pandas, NumPy)

R

Tableau

Power BI

Job description

Placements24 busca un Analista de Datos Logísticos y Rendimiento con fuerte capacidad analítica para nuestra sede en San Luis Potosí, con modelo híbrido. El rol recopila y analiza grandes volúmenes de datos de ERP, TMS y transporte para identificar tendencias y proponer mejoras concretas en las operaciones de clientes.

El candidato ideal maneja SQL, Python y herramientas de visualización como Tableau o Power BI, y tiene experiencia en KPIs logísticos y suministro.