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Data Science Dsac Getonbrd · Posted 2d ago

Business Analyst

Chile

Data Science / Analytics hybrid lang_not_specified computer_provided
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Indexed description

Requerimientos

Requisitos

  • Al menos 3 años de experiencia como Business Analyst, Analista Funcional o similar.
  • Experiencia en proyectos tecnológicos, de datos o Analytics.
  • Manejo de historias de usuario, criterios de aceptación y documentación funcional.
  • Conocimiento de Scrum y/o Kanban.
  • Manejo de Jira, Confluence o herramientas similares.
  • Capacidad para interpretar métricas e interactuar con equipos técnicos y de negocio.


Competencias

Pensamiento analítico, comunicación efectiva, orientación al negocio, gestión de stakeholders, organización, autonomía, adaptabilidad y trabajo colaborativo.

Projects

Descripción

Objetivo del cargo Facilitar la conexión entre las necesidades del negocio y las capacidades del área de Data Science, asegurando que los requerimientos sean levantados, analizados, documentados y priorizados de manera clara, estructurada y trazable. El cargo será responsable de transformar problemáticas y oportunidades de negocio en requerimientos funcionales y analíticos accionables, apoyando la definición de métricas, criterios de aceptación, prioridades y resultados esperados.

Deberá colaborar transversalmente con los equipos de Data Science, Data Engineering, Analytics, Producto, Tecnología y las distintas áreas de negocio, contribuyendo a que las iniciativas basadas en datos se encuentren alineadas con los objetivos estratégicos de la organización.

Modalidad: 100% Remoto
Contrato por proyecto inicial de 6 meses.

Principales funciones y responsabilidades

  • Levantar y analizar necesidades, problemáticas y oportunidades junto con los stakeholders de negocio.
  • Traducir las necesidades del negocio en requerimientos funcionales y analíticos claros, estructurados, medibles y accionables.
  • Elaborar historias de usuario, casos de uso, criterios de aceptación y documentación funcional.
  • Identificar reglas de negocio, dependencias, supuestos, riesgos y restricciones asociados a las iniciativas.
  • Apoyar la definición de KPIs, métricas, hipótesis y criterios de éxito para iniciativas de Data Science.
  • Administrar, priorizar y realizar seguimiento al backlog de requerimientos en coordinación con los responsables de cada iniciativa.
  • Facilitar la comunicación y coordinación entre Data Science, Data Engineering, Analytics, Producto, Tecnología y las áreas de negocio.
  • Participar activamente en refinamientos, planificaciones, reuniones de seguimiento y demás ceremonias ágiles.
  • Validar funcionalmente los entregables y resultados, verificando su cumplimiento respecto de los requerimientos y criterios de aceptación definidos.
  • Coordinar y apoyar procesos de pruebas de aceptación de usuario o UAT cuando corresponda.
  • Mantener actualizada la documentación y trazabilidad de requerimientos, decisiones, acuerdos, prioridades y cambios.
  • Analizar procesos e identificar brechas y oportunidades de mejora apoyadas en datos.
  • Interpretar resultados analíticos y traducirlos a un lenguaje comprensible y accionable para el negocio.
  • Gestionar múltiples iniciativas en paralelo, manteniendo el orden, foco y seguimiento de los compromisos.

Beneficios

En DSAC impulsamos tu desarrollo, bienestar y reconocimiento con:

  • Acceso a GitHub Copilot, ChatGPT, Learning Wallet y rutas de aprendizaje por rol.
  • Certificaciones internas y participación en proyectos de innovación.
  • Sistema de puntos canjeables en BUK y programas de reconocimiento.
  • Modalidad flexible, jornada reducida los viernes y días libres por cumpleaños y mudanza.
  • Bono de vacaciones, aguinaldos y apoyo para equipamiento de trabajo.
  • Seguro complementario de salud y vida, incluyendo cargas familiares.
  • Beneficios por nacimiento y actividades de bienestar.
  • Descuentos, productos, experiencias y beneficios flexibles a través de BUK.

Deseable

  • Experiencia en banca, fintech o medios de pago.
  • Participación en proyectos de Data Science, Machine Learning o Inteligencia Artificial.
  • Conocimientos de SQL y herramientas como Power BI, Looker o Tableau.
  • Conocimiento general de plataformas cloud.
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