Lead Data Analyst, LATAM — Mexico City (Onsite)

America Digitalia

Ciudad de México

Remote

MXN 900,000 - 1,300,000

Full time

4 days ago
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Modalidad full time
Ubicación en Ciudad de México

Job summary

Nike busca un Lead Data Analyst para su equipo de tecnología en Ciudad de México, México. El puesto es presencial y a tiempo completo, reportando a la dirección de tecnología de la región LATAM.

Responsable de liderar el diseño y despliegue de soluciones basadas en datos, colaborar con ingeniería para preparar datos, construir modelos cuantitativos y asegurar la gobernanza de datos a lo largo del ciclo de vida del producto.

Qualifications

  • Licenciatura en ciencias de la computación o experiencia relacionada.
  • 5 años de experiencia como Data Analyst o rol similar.
  • Habilidades sólidas en visualización, modelado de datos, presentación y gobernanza.
  • Experiencia con Cognos, Power BI, SAP, AWS Snowflake, Alteryx, Tableau y Domo.
  • Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita.

Responsibilities

  • Liderar el diseño, desarrollo, integración y soporte de aplicaciones y soluciones basadas en datos.
  • Trabajar con equipos de ingeniería para preparar datos y desplegar herramientas de análisis y reporting.
  • Construir y desplegar modelos de investigación cuantitativa, inferencia causal y predictivos.
  • Entender el ciclo de vida completo de los productos y colaborar con equipos técnicos para optimizar su rendimiento.
  • Gestionar nuevas ideas y solicitudes de socios comerciales, evaluándolas frente a objetivos estratégicos.

Skills

Data visualization
Data modeling
Presentación
Governance
Inglés

Education

Bachelor en Ciencias de la Computación

Tools

Cognos
Power BI
SAP
AWS Snowflake
Alteryx
Tableau
Domo

Job description

Nike busca un Lead Data Analyst para su equipo de tecnología en Ciudad de México, México. El puesto es presencial y a tiempo completo, reportando a la dirección de tecnología de la región LATAM.

Responsable de liderar el diseño y despliegue de soluciones basadas en datos, colaborar con ingeniería para preparar datos, construir modelos cuantitativos y asegurar la gobernanza de datos a lo largo del ciclo de vida del producto.

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