Analista de Visualización de Datos Nivel Intermedio (Python)

Somos una consultora de Desarrollo de Software, Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos en fuerte crecimiento y estamos ampliando el equipo para llevar a cabo proyectos grandes, complejos y con impacto real.

Aquí, un buen dato no es el que se ve bonito en la presentación: es el que se convierte en decisión. Transformamos pipelines robustos en visualizaciones interactivas, aplicaciones de datos y métricas confiables que el cliente corporativo realmente usa para cambiar el rumbo del negocio. Esto aplica incluso cuando el BI tradicional no alcanza.

Si te gusta ir más allá del gráfico — entender el problema, procesar el dato en Python, construir la visualización correcta en código y hacer que el número sea confiable de extremo a extremo — únete a nosotros. 👇

✅ Lo que harás

• Construir y evolucionar dashboards y aplicaciones de datos en Python (Streamlit, Dash o similares), interactivos, de alto rendimiento y listos para el usuario de negocio
• Desarrollar visualizaciones personalizadas e interactivas con bibliotecas de Python (Plotly, Altair, Matplotlib/Seaborn)
• Preparar la capa de datos de las visualizaciones con SQL y pandas/Polars: extracción, transformación, cálculo de métricas y agregaciones en la granularidad correcta
• Traducir preguntas de negocio en análisis, métricas e indicadores accionables
• Garantizar la calidad y confiabilidad de los números: validación, conciliación, pruebas automatizadas y documentación de reglas
• Aplicar buenas prácticas de storytelling con datos y UX de dashboards (claridad, jerarquía, enfoque en la decisión)
• Escribir código limpio, modular y reutilizable (componentes y plantillas de visualización), con versionamiento en Git, code review y despliegue de aplicaciones
• Colaborar con equipos de Data Science, Ingeniería de Datos, Analytics y Producto
• Documentar definiciones de métricas, diccionarios de datos y patrones de visualización

🎯 Requisitos

• Experiencia práctica con desarrollo en Python para datos: pandas (o Polars), código organizado en módulos y funciones, entornos virtuales y gestión de dependencias
• Experiencia construyendo visualizaciones con bibliotecas de Python (Plotly, Matplotlib/Seaborn, Altair) y aplicaciones de datos con Streamlit, Dash o similares
• SQL sólido (joins, CTEs, window functions, rendimiento)
• Modelado de datos para analytics (star schema, granularidad, relaciones)
• Git y buenas prácticas de desarrollo: branches, pull requests, code review y pruebas (pytest)
• Buena capacidad analítica: estructurar problemas, encontrar patrones y generar insights
• Habilidad de storytelling con datos y atención a la UX/diseño de dashboards y aplicaciones
• Diferenciales: Power BI (u otra herramienta de BI), entorno Databricks, despliegue de aplicaciones (Docker, Azure/AWS/GCP), APIs con FastAPI/Flask, visualización geoespacial (GeoPandas, Folium, pydeck), nociones de front-end (HTML/CSS/JS) y portafolio público (GitHub, Streamlit Community Cloud o similar)

💡 Lo que encontrarás aquí

• Proyectos desafiantes con grandes empresas y datos reales
• Entorno de crecimiento acelerado, con espacio para protagonismo y evolución
• Cultura de equipo: colaboración, autonomía, entrega y calidad
• Stack moderna en Python y cloud, con incentivo real a la automatización y buenas prácticas de ingeniería