Analista Senior de Business Intelligence
Paigo · Montevideo
Descripcion del puesto
Acerca del puesto
Paigo, fintech uruguaya 100% digital, busca un/a Analista BI Senior para su equipo de Customer Journey. El rol se centra en transformar datos en decisiones estratégicas y potenciar el uso de inteligencia artificial en el análisis del comportamiento de los clientes, con un fuerte componente analítico y de negocio.
Se trabajará sobre todo el ciclo de vida del cliente (adquisición, onboarding, uso, soporte y retención), combinando análisis tradicional con herramientas de IA para detectar oportunidades, automatizar procesos y escalar insights.
Responsabilidades principales
- Analizar datos de punta a punta del customer journey, identificando oportunidades de mejora en cada etapa.
- Diseñar y optimizar modelos de datos y queries complejas en SQL.
- Construir dashboards y visualizaciones para monitorear el negocio en tiempo real.
- Detectar patrones e insights mediante análisis exploratorios y profundos.
- Incorporar herramientas de IA para acelerar análisis, generación de insights y eficiencia del equipo.
- Proponer nuevas métricas y evolucionar las existentes según las necesidades del negocio.
- Trabajar de cerca con Producto, Tecnología, Comercial y Operaciones, traduciendo problemas de negocio en soluciones analíticas.
- Asegurar la calidad, consistencia y confiabilidad de los datos.
Perfil requerido
- +4/5 años de experiencia en Business Intelligence, Data Analytics o roles similares.
- Formación en Ingeniería, Sistemas, Economía, Estadística, Matemática o afines.
- Pensamiento analítico, orientación a negocio, autonomía y capacidad de priorización en entornos dinámicos.
- Experiencia usando herramientas de IA en el día a día; será un plus la experiencia con equipos de producto, growth o customer experience.
Habilidades requeridas
- Manejo avanzado de SQL (excluyente).
- Experiencia con Python para análisis y manipulación de datos.
- Herramientas de visualización como Power BI, Tableau o Looker.
- Experiencia con grandes volúmenes de datos.
- Plus: análisis de funnels, customer journeys o lifecycle, modelado de datos analíticos (star schema), experimentación (A/B testing, análisis causal) y herramientas o frameworks de IA aplicada a datos.
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