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Jobiglo

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Analista de People Analytics (Talento Humano)

Amarilo S.A.S. · Bogota

Nuevo
Mid 🇪🇸 Español
Excel Power BI Tableau SQL Python Modelos estadísticos Análisis predictivo

Descripcion del puesto

Acerca del puesto

Se busca un profesional de analítica de datos aplicado a los procesos de talento humano (People Analytics) que diseñe y gestione modelos de análisis, transforme datos en información estratégica y apoye la toma de decisiones, la anticipación de riesgos y la gestión del talento. El puesto requiere colaboración estrecha con líderes de Talento Humano y otras áreas estratégicas.

Responsabilidades principales

  • Diseñar, desarrollar y mantener modelos de analítica de datos para procesos de talento humano.
  • Crear y gestionar dashboards y reportes interactivos con Power BI y/o Tableau.
  • Extraer, transformar y analizar datos de diversas fuentes con SQL, Python y/o R.
  • Aplicar modelos estadísticos y técnicas de análisis predictivo para identificar tendencias, riesgos y oportunidades.
  • Colaborar con líderes de Talento Humano y otras áreas para entender sus necesidades y entregar insights accionables.
  • Asegurar la calidad y la integridad de los datos.
  • Presentar hallazgos, conclusiones y recomendaciones de forma clara a audiencias diversas, incluida la alta dirección.
  • Experimentar con nuevas metodologías y herramientas de análisis.

Perfil requerido

  • Profesional titulado; deseable especialización o diplomado en Analítica de Datos, BI, People Analytics o Big Data.
  • Experiencia comprobada en análisis de datos aplicado a la gestión de talento humano.
  • Capacidad para diseñar y mantener modelos estadísticos y de análisis predictivo.
  • Habilidades de comunicación para presentar hallazgos a stakeholders y capacidad de trabajo autónomo y en equipo.

Habilidades requeridas

  • Excel avanzado, Power BI y/o Tableau.
  • SQL para extracción y manipulación de datos.
  • Python o R para análisis estadístico y predictivo.
  • Gestión de bases de datos y modelos estadísticos.

Questions fréquentes

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