Estamos innovando la logística y esto lo hemos logrado gracias a un equipo de personas visionarias, con ganas de crecer y cambiar el mundo.
En Skydropx encontrarás un espacio para desarrollar tu carrera dentro de un ambiente laboral dinámico, ambicioso y multicultural.
Realizar benchmark de precios y tendencias del mercado.
Monitorear volúmenes y movimientos de la competencia.
Diseñar, actualizar y analizar tarifarios.
Ejecutar experimentos de elasticidad para validar sensibilidad de precios.
Procesar y analizar grandes volúmenes de datos para generar insights accionables.
Construir y mantener flujos ETL para asegurar datos limpios y actualizados.
Desarrollar modelos predictivos relacionados con demanda y pricing.
Crear dashboards y reportes en Looker y otras herramientas analíticas.
Licenciatura en Ingeniería, Actuaría, Matemáticas Aplicadas, Ingeniería Industrial o carrera afín.
+1 año de experiencia en análisis de datos.
Dominio sólido de Python para análisis y modelado.
Manejo avanzado de SQL y optimización de consultas.
Experiencia con herramientas ETL (ideal: Matillion).
Conocimiento de BigQuery, modelos predictivos y dashboards.
Familiaridad con Looker, App Script y herramientas de visualización.
Misión a nivel regional: lograr que los negocios de LATAM se despreocupen de su logística.
Sueldo competitivo.
Horario: Lunes a Viernes de 9:00 a 19:00.
Esquema: 100% remoto.
Crecimiento y desarrollo profesional.
¡Te invitamos a aceptar el reto! Para aplicar en la vacante, postúlate por este medio y estaremos encantados de lograr nuestros objetivos junto a ti.
Si tu perfil hace match con los requerimientos de la vacante, nuestro equipo de reclutamiento estará en contacto contigo.
Please mention you found this job on AI Jobs. It helps us get more startups to hire on our site. Thanks and good luck!
Be the first to apply. Receive an email whenever similar jobs are posted.
Understand the required skills and qualifications, anticipate the questions you may be asked, and study well-prepared answers using our sample responses.
Data Engineer Q&A's