Data Analyst

Tipo: Full-Time (Contratista)

Ubicación: Remoto (LatAm)

Zona horaria de trabajo: EE. UU. / Norteamérica

Compensación: $2.000–$3.000/mes USD

Acerca de Marco: Marco conecta al 1% superior de profesionales globales con empresas ambiciosas y de rápido crecimiento. Creemos que el futuro del trabajo no tiene fronteras y que las personas excepcionales provienen de cualquier lugar.

Nuestro cliente

Nuestro cliente es DSLRPros (Enterprise UAS, LLC), un revendedor líder en EE. UU. de drones y UAS comerciales que presta servicios a agencias de seguridad pública, empresas y compradores gubernamentales. La empresa opera tres marcas y nueve departamentos con un stack totalmente SaaS: Shopify Plus, Pipedrive, QuickBooks Online, ShipStation, PandaDoc, Rippling, Google Analytics y Asana, y está creciendo tanto por expansión orgánica como por adquisición.

Ya existe un marco de KPI y un rastreador a nivel de empresa, con los líderes de departamento ingresando los datos reales mensuales después de cada cierre de mes. Lo que aún no existe es una capa de informes: no hay herramienta de BI, ni data warehouse central, ni pipeline automatizado entre los sistemas. Para eso es este puesto.

El rol

Están contratando a un Analista de Datos para establecer la inteligencia de negocios en DSLRPros desde cero y luego administrarla. Arquitectará y construirá el stack de informes, centralizando datos de ocho sistemas SaaS en Looker, y luego será responsable del marco de KPI de toda la empresa y de los informes que se basan en él.

Este es un rol de "construir y operar", y está deliberadamente dividido en dos partes. La primera mitad es técnica: pipelines, modelos de datos, definiciones de métricas, dashboards. La segunda mitad es comunicación. Presentará al equipo ejecutivo mensualmente y a los equipos de departamento de forma regular, en lenguaje claro, con un punto de vista definido sobre lo que significan los números y qué debería cambiar. Un dashboard sobre el que nadie actúa es un dashboard fallido aquí.

Reporta directamente al Director de Operaciones y trabaja con todos los líderes de departamento del negocio.

Lo que administrarás

Establecimiento del stack de BI

• Arquitectar e implementar el stack de informes desde cero: conexiones de origen, una capa de datos central y Looker como front-end de informes.
• Seleccionar e implementar el enfoque de ETL/ingesta (Fivetran, Airbyte, conectores nativos o API directa) para cada sistema de origen, con un caso claro para los costos y las compensaciones de cada uno.
• Construir modelos de datos limpios y documentados que otras personas puedan leer y extender.
• Hacer que los informes mensuales sean un paso de revisión en lugar de un ejercicio de entrada de datos.

Integridad de los datos

• Extraer y consolidar datos de Shopify Plus, Pipedrive, QuickBooks Online, ShipStation, PandaDoc, Rippling, Google Analytics y Asana.
• Establecer una definición acordada para cada métrica, para que los ingresos, el margen y el pipeline signifiquen lo mismo en cada informe.
• Conciliar discrepancias entre sistemas y encontrar la fuente de la diferencia en lugar de informar sobre ellas.
• Señalar problemas de calidad de datos y trabajar con los líderes de departamento para solucionarlos en la fuente.

Medición y análisis

• Ser responsable del marco y rastreador de KPI de toda la empresa: mantener las definiciones, mantener actualizados los objetivos y asegurarse de que cada departamento se mida en las cosas correctas.
• Producir informes de rendimiento mensuales para los nueve departamentos en tres marcas.
• Ir más allá del número en sí: explicar el movimiento, identificar el impulsor y señalar en qué debería prestar atención el liderazgo.
• Realizar análisis ad hoc para el equipo ejecutivo sobre la rentabilidad de la línea de productos, segmentos de clientes, rendimiento de ventas y rendimiento operativo.

Informes y presentación

• Construir y mantener dashboards en Looker que los líderes de departamento abran por sí mismos en lugar de solicitar un informe.
• Producir un paquete ejecutivo mensual que sea lo suficientemente claro como para leerse sin explicación y lo suficientemente corto como para que realmente se lea.
• Presentar hallazgos en vivo al equipo ejecutivo mensualmente y a los equipos de departamento de forma regular.
• Convertir el análisis en recomendaciones específicas en lugar de dejar que la audiencia lo interprete.

Documentación y escalabilidad

• Documentar cada fuente de datos, definición, modelo y proceso para que los informes no dependan de una sola persona.
• Construir informes que escalen a medida que la empresa agregue departamentos, marcas y adquisiciones.
• Recomendar e implementar mejoras en el stack a medida que el negocio crece.

Quién eres

• Has construido un stack de informes antes, no solo has trabajado dentro de uno que alguien más construyó.
• Te sientes igual de cómodo en un editor SQL y frente a un equipo de liderazgo.
• Piensas en definiciones: sabes que "ingresos" significando tres cosas diferentes en tres sistemas es el verdadero problema, no un error de redondeo.
• Haces una recomendación en lugar de entregar un gráfico y esperar.
• Eres autodirigido y trabajas bien con un equipo de EE. UU., con una tendencia a preguntar temprano en lugar de adivinar.
• Tienes fluidez en inglés, con comunicación verbal y escrita clara.
• Te sientes cómodo siendo la única persona de datos en la empresa y documentas en consecuencia.

Experiencia

que

buscamos

Requerido

• 3-5 años en un rol de analista de datos, inteligencia de negocios o ingeniería de análisis.
• Sólido conocimiento de SQL y experiencia práctica en la construcción o gestión de un data warehouse en la nube (BigQuery, Snowflake, Redshift o similar).
• Experiencia en la implementación de ETL/ingesta desde APIs SaaS: Fivetran, Airbyte o equivalente.
• Experiencia demostrada en la construcción de dashboards en Looker o Looker Studio desde cero, incluido el modelo de datos subyacente.
• Habilidades avanzadas de hoja de cálculo: puedes tomar datos desordenados de varios sistemas y llegar a un número en el que la gente pueda confiar.
• Capacidad probada para explicar datos a personas que no son analistas y para presentar a ejecutivos.

Preferido

• Experiencia con datos de e-commerce y CRM, particularmente Shopify y un CRM de ventas como Pipedrive.
• Familiaridad con datos contables y conceptos financieros como margen, COGS y contribución.
• Python o un lenguaje similar para manipulación y automatización de datos.
• Experiencia en una empresa pequeña donde administrabas los informes de principio a fin en lugar de una sola parte.
• Experiencia integrando datos de una empresa adquirida en una estructura de informes existente.