Asesor/a de Analítica y Gestión de Alianzas Comerciales (Ciudad de México, Cuauhtémoc)

Buscamos a una persona con alto rigor cuantitativo, pensamiento lógico-analítico y gusto por la explotación de datos en entornos cloud para integrarse a la Dirección de Alianzas Comerciales y Comisionistas Bancarios.

Quien ocupe esta posición será responsable de traducir millones de transacciones de tarjetas de crédito en hallazgos comerciales clave, apoyando con datos y tableros automatizados la toma de decisiones estratégicas junto a los mayores aliados comerciales del país en un esquema de trabajo híbrido y colaborativo.

• Asegurar la disponibilidad oportuna, diaria y consistente de los datos de seguimiento e indicadores de facturación generados por los medios de pago en alianzas comerciales.
• Ejecutar consultas, agregaciones y uniones de datos masivos mediante PySpark y SQL, operando sobre entornos de nube en AWS ADA (SageMaker, Athena, S3)[cite: 1, 2].
• Diseñar, actualizar y mantener tableros de visualización de datos en Looker Studio y reportes operativos en Google Sheets y Excel para el equipo comercial y directivo[cite: 1, 2].
• Elaborar oportunamente la reportería mensual del detalle de transacciones a meses sin intereses (MSI) requerida por los principales socios minoristas y digitales.
• Desarrollar scripts en Python y funciones en Google Apps Script para automatizar rutinas repetitivas de reportería y extracción de información[cite: 1, 2].
• Realizar análisis de comportamiento de compra y segmentación de clientes para brindar hallazgos sobre el éxito de las campañas comerciales y áreas de optimización en coinversión.
• Participar activamente en la interacción transversal con squads ágiles, finanzas, analítica avanzada y en la preparación de reportes en inglés para aliados con corporativos globales.

Garantizar la disponibilidad diaria y sin interrupciones de los datos críticos de seguimiento comercial, teniendo la capacidad analítica de transformar datos transaccionales masivos en diagnósticos claros que identifiquen palancas de rentabilidad y expliquen con exactitud el desempeño de las campañas comerciales con socios de alta exigencia.

• Conocimientos Obligatorios:
• PySpark: Dominio en desarrollo de consultas, agregaciones y joins.
• Python: Manejo sólido de estructuras de datos y funciones.
• SQL: Experiencia práctica en consultas, joins y agregaciones de bases de datos relacionales y no relacionales.
• AWS / ADA: Conocimiento práctico de infraestructura de datos en la nube, específicamente Amazon SageMaker, Athena y Amazon S3.
• Herramientas de cálculo: Manejo de funciones básicas y tablas dinámicas en Google Sheets, así como funciones básicas en Excel.
• Google Apps Script: Desarrollo de funciones sencillas de automatización operativa.
• Visualización de datos: Diseño y mantenimiento de paneles en Looker Studio (Data Studio).
• Idioma inglés: Nivel intermedio (B1), con habilidad para lectura de documentación técnica, elaboración de presentaciones y comunicación ejecutiva con socios comerciales internacionales.

Conocimientos Deseables:

• PySpark avanzado: Window functions, gestión de memoria/caché, particionado y manejo de dataproc_sdk.
• Python avanzado: Clases, Programación Orientada a Objetos (POO) y manipulación programática de archivos (CSV, TXT).
• SQL avanzado: Window functions, subconsultas y construcción de consultas complejas.
• AWS / ADA avanzado: Gestión y configuración de clústeres (EMR, GIS).
• Automatización y cálculo avanzado: Funciones complejas en Google Sheets (QUERY, IMPORTRANGE, ARRAYFORMULA), tablas dinámicas avanzadas en Excel y manipulación programática de objetos de Sheets mediante Apps Script.
• Visualización complementaria: QuickSight y librerías gráficas como Matplotlib.Comprensión del negocio financiero, medios de pago y dinámica de tarjetas de crédito.Formación complementaria o posgrados orientados a mercadotecnia digital o análisis comercial.

Escolaridad: Licenciatura concluida en Actuaría, Ingeniería en Sistemas Computacionales, Ciencia de Datos, Matemáticas Aplicadas o disciplinas afines de corte matemático/computacional.

Experiencia: De 2 a 3 años de experiencia desempeñando funciones de análisis de datos, analítica de negocio o explotación de información transaccional masiva, preferentemente en banca, finanzas, retail o plataformas de comercio electrónico.

• Somos un solo equipo
• Decisiones basadas en datos
• Comunicación efectiva

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En caso de requerir algún ajuste razonable* en tu proceso de selección, comunícalo al reclutador/a en el primer contacto.