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Home > Analytics Engineer – Puerto Madero,

Empresa:

Werben HR

Industria:

Servicios de Reclutamiento y Talento IT

Descripción:

Werben es una empresa jóven con una cultura dinámica, que se especializa en cubrir necesidades de Recursos Humanos a empresas de mediano y gran tamaño, con la intención de poder crear lazos duraderos en un mercado exigente, optimizando el tiempo y logrando la más alta satisfacción del cliente y el empleado. La problemática del mercado actual genera una fluctuación constante de los empleados lo que hace que las empresas deban dedicar mucho tiempo en la búsqueda de recursos de diferentes tecnologías. Werben pone a su disposición sus profesionales para poder lograr una búsqueda efectiva y un cierre exitoso del negocio. + Búsquedas individuales y masivas + Hunting de perfiles IT sistemas y mandos medios + RRHH + Administración y Finanzas + Comercial, ventas, Marketing. + Perfiles gerenciales y jóvenes profesionales + RPO:(Recruitment Process Outsourcing): Asumimos el control del proceso desde el inicio hasta su definición y cierre de la contratación.

Ubicación:

Matienzo 2405, Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Argentina

Postularme

Analytics Engineer – Puerto Madero,

Werben HR

Modalidad: Hibrido

Ubicación: Buenos Aires, Argentina

Tipo de jornada: Full time

Este profesional se diferencia de otros roles en el ámbito de los datos porque no solo se dedica al análisis, sino también a la creación de pipelines y al control de versiones. De este modo logra un flujo de trabajo más eficiente y colaborativo. Principalmente debe gestionar, transformar y modelar datos para que sean fácilmente comprensibles y accesibles para toda la organización.

Su importancia radica en que se encarga de optimizar la explotación de datos, mejora las estrategias comerciales y los procesos de toma de decisiones.

Funciones de un Analytics Engineer:

Modelado y transformación de datos: Una de las principales funciones del Analytics Engineer es estructurar, limpiar y preparar los datos para su análisis. Esto asegura que los datos sean precisos y fiables, lo que es crucial para cualquier tipo de análisis posterior.
Integración de datos y desarrollo de pipelines: Diseñar y desarrollar pipelines es otra tarea esencial. Estos pipelines se encargan de extraer, transformar y cargar (ETL) los datos de la más alta calidad, garantizando que estén listos para su uso en cualquier momento