Data Analyst (exp. en Seguros)
Título del puesto: Data Analyst
Experiencia: +3 años de experiencia afín
Ubicación: Lima, Perú
Modalidad: Híbrido, asistencia semanal (1-2 veces) y trimestral, oficina en San Isidro.
En Coforge estamos buscando un Data Analyst (#22483) con el siguiente perfil.
Responsabilidades principales
Diseñar y validar modelos de datos orientados a necesidades analíticas y regulatorias del negocio.
Analizar información de productos, procesos y datos asociados a Banca y Seguros.
Proponer soluciones de modelamiento de datos para iniciativas del negocio, identificando estructuras de información, reglas de negocio y oportunidades de optimización que soporten los requerimientos analíticos y operativos.
Participar activamente en la definición de modelos de información para nuevos requerimientos, asegurando su alineamiento con las necesidades del negocio y las mejores prácticas de gestión de datos.
Analizar procesos existentes desarrollados en DataStage, SSIS y AS400.
Participar en el levantamiento y análisis de requerimientos funcionales y de negocio.
Identificar y documentar métricas, indicadores y reglas de negocio requeridas por las áreas usuarias.
Elaborar documentos de análisis y gobierno de datos, tales como diccionarios de datos, matrices origen-destino y catálogos de indicadores.
Diseñar y desarrollar reportes, tableros de control e indicadores de gestión.
Realizar validaciones funcionales y asegurar la calidad de la información entregada a los usuarios.
Requisitos indispensables
Profesionales con +3 años de experiencia en roles de Data Analyst.
Experiencia en Seguros; proponiendo soluciones de modelamiento de datos para procesos y productos del sector.
Experiencia en modelamiento de datos (conceptual, lógico y físico).
Experiencia sólida con SQL Server, DB2 (deseable)
Experiencia con SSIS / SSAS, SSIS Catalog.
Conocimiento de procesos DataStage
Requisitos deseables
Conocimiento o experiencia con GeneXus, AS400 y Power BI
Publicado el: 24-07-2026
En Coforge, contratamos profesionales únicamente en función de sus habilidades y calificaciones, y no discriminamos en función de la edad, discapacidad, religión, género, orientación sexual, estado socioeconómico o nacionalidad.
