En MAS Analytics resolvemos desafíos actuales de negocio con Datos e Inteligencia Artificial, mediante servicios y

soluciones que generan impacto real en los resultados. Somos una consultora joven, especialista en transformación digital

que ayuda a nuestros clientes a convertirse en organizaciones data-driven.

NUESTROS 5 PILARES ESTRATÉGICOS

Generamos valor integral a través de cinco pilares que cubren la transformación completa:

• Data, AI Strategy & Governance - Alineamos datos con objetivos de negocio.

• Data Platforms & Engineering - Diseñamos arquitecturas en la nube que garantizan acceso y disponibilidad a la

información, permitiendo una gestión eficiente y escalable de los datos en toda la organización.

• Data Insights & Advanced Analytics - Transformamos datos en información accionable mediante analítica potenciada

con IA.

• AI Transformation - Rediseñamos procesos de negocio con inteligencia artificial y agentes autónomos, combinando

estrategia, personas y tecnología para asegurar una adopción efectiva y generar impacto real.

• AI Solutions - Desarrollamos soluciones de inteligencia artificial listas para uso, diseñadas con agentes autónomos que

resuelven desafíos de negocio específicos y aceleran la captura de valor.

SOBRE TI

Data Analyst Semi Senior

Buscamos un/a Data Analyst Semi Senior para integrarse a nuestro equipo de analytics, participando activamente en

proyectos de análisis de datos y generación de soluciones con impacto en negocio. El rol está orientado a personas con

experiencia previa en análisis y procesamiento de datos, capaces de desenvolverse con autonomía en entornos dinámicos,

colaborativos y orientados a resultados.

La persona será responsable de transformar grandes volúmenes de datos en información accionable, apoyando la toma

de decisiones mediante análisis, visualizaciones, automatización de procesos y generación de insights estratégicos para

clientes y equipos internos.

RESPONSABILIDADES

• Analizar, procesar y validar datos provenientes de distintas fuentes.

• Desarrollar análisis exploratorios y modelos analíticos orientados a resolver problemáticas de negocio.

• Construir y mantener dashboards, reportes y visualizaciones para distintos stakeholders.

• Identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora a partir de los datos.

• Participar en proyectos de analytics trabajando de manera colaborativa con equipos de data, tecnología y negocio.

• Automatizar procesos de análisis y reportería utilizando Python y otras herramientas.

• Documentar procesos, metodologías y resultados de análisis.

• Apoyar en la implementación de soluciones analíticas y seguimiento de indicadores clave.

REQUISITOS DEL PERFIL

• Ingeniería Civil, Estadística, Matemáticas, Ciencia de Datos, Economía o carreras afines.

• Deseable: especialización o cursos en Data Science, Analytics o Business Intelligence.

• 2 a 4 años de experiencia en roles de análisis de datos, business intelligence o analytics.

• Historial de participación en proyectos con entrega de resultados a stakeholders de negocio.

Conocimientos técnicos

• Python: Manejo para análisis y procesamiento de datos (pandas, numpy, matplotlib/seaborn o similares).

• SQL: Consultas complejas, manipulación y modelado de datos en bases relacionales.

• Visualización: Experiencia con Power BI, Tableau u otras herramientas de BI para construcción de dashboards y reportes.

• Manejo de datos: Experiencia con distintas fuentes de datos (bases de datos, APIs, archivos planos, cloud storage).

• Deseable: Conocimientos en modelos predictivos, automatización o machine learning (scikit-learn, statsmodels o

similares).

HABILIDADES Y EXPERIENCIA

• Capacidad analítica: Orientación al detalle, pensamiento crítico y habilidad para estructurar problemas desde los datos.

• Comunicación de resultados: Traducir análisis técnicos en insights de negocio comprensibles para distintas audiencias.

• Autonomía: Capacidad de gestionar tareas y proyectos de forma independiente, con criterio para priorizar y escalar

cuando corresponde.

• Trabajo colaborativo: Disposición para trabajar en equipos multidisciplinarios junto a perfiles de negocio, tecnología y

data.

• Orientación a resultados: Foco en la generación de valor concreto y medible a partir del análisis de datos.