Global Data & Finance Insights Specialist

Bridgestone Latinoamérica Norte; Nashville (TN); On-site; MXN 420,000 - 640,000; Full time

Benefits offered by this job

Onboarding support

Training & mentorship

CSR activities

Global diverse team

Work-life balance

Job summary

Bridgestone Latinoamérica Norte busca un Data Specialist para analizar y interpretar conjuntos de datos complejos y apoyar decisiones basadas en datos. Desarrollarás pipelines, gestionarás infraestructuras y colaborarás con analistas para impulsar el crecimiento y la eficiencia operativa.

La función requiere 2–4 años de experiencia en analítica de datos, conocimiento de SAP, SQL, Python y herramientas de visualización como Power BI, así como experiencia en Data Lakes, ETL y entornos en la nube.

Qualifications

• Bachelor's Degree en Business Intelligence o Analytics.
• 2–4 años de experiencia en analítica de datos.
• Experiencia en proyectos de datos para transformación digital en organizaciones grandes.

Responsibilities

• Arquitectar, diseñar e implementar pipelines de datos escalables para analítica e reportes.
• Gestionar infraestructura de datos, almacenamiento, ETL e integración de datos.
• Asegurar la calidad de datos mediante validación y limpieza.
• Desarrollar diccionarios de datos, metadatos y documentación; colaborar con analistas.
• Crear informes y visualizaciones que comuniquen hallazgos a las partes interesadas.
• Contribuir a estrategias basadas en datos alineadas con objetivos.
• Identificar mejoras de procesos en análisis y reporting e implementar buenas prácticas.

Skills

Business Intelligence

Data Analytics

SQL

Python

R

Spark

Data Visualization

Power BI

Education

Bachelor's Degree in Business Intelligence or Analytics

Tools

SAP

Macros

Excel

BigQuery

AWS

Azure

Job description

Bridgestone Latinoamérica Norte busca un Data Specialist para analizar y interpretar conjuntos de datos complejos y apoyar decisiones basadas en datos. Desarrollarás pipelines, gestionarás infraestructuras y colaborarás con analistas para impulsar el crecimiento y la eficiencia operativa.

La función requiere 2–4 años de experiencia en analítica de datos, conocimiento de SAP, SQL, Python y herramientas de visualización como Power BI, así como experiencia en Data Lakes, ETL y entornos en la nube.