Role Description Responsable de optimizar los procesos de monitoreo y análisis de datos en la plataforma relacionadas con la subgerencia de CX. - Automatización de procesos gestión de calidad y CX: - Identificar oportunidades de automatización en los procesos relacionados con la subgerencia de CX (ACEC, DominIA, Aula, entre otras). - Diseñar e implementar soluciones de automatización utilizando RPA y otras herramientas. - Mantener y optimizar los procesos automatizados. - Análisis de datos: - Recolectar, limpiar y transformar datos de diversas fuentes. - Realizar análisis exploratorio y estadístico de los datos. - Crear reportes personalizados y visualizaciones de datos para comunicar los hallazgos. - Recomendaciones estratégicas: - Diseñar, actualizar y desarrollar maquetas para visualizar los resultados de los análisis. - Crear prototipos de nuevas funcionalidades para los distintos modelos de la subgerencia. - Soporte técnico CX: - Brindar soporte técnico y asistencia a los usuarios internos en el uso de las herramientas y aplicaciones. - Resolver incidencias y problemas relacionados con la plataforma asignadas. - Mejora continua: - Proponer mejoras en los procesos existentes y nuevas funcionalidades para la plataforma de la subgerencia (nuevas o existentes). - Mantenerse actualizado en las últimas tendencias. Qualifications - Profesional en Sistemas, Administración de Empresas, mercado, técnico. - Dominio de herramientas de gestión de bases de datos y generación de reportes. - Mínimo 3 años de experiencia en roles similares. - Experiencia en el uso de herramientas de análisis de datos (Excel avanzado). - Conocimiento en la ejecución de aplicativos como speech. - Conocimiento en gestión de calidad, CX, mejora continua. Selection Process El proceso de selección se realiza a través de Aira - plataforma de reclutamiento diseñado para mejorar tu experiencia de postulación. Para postular solo necesitas: - Postular a la oferta. - Revisar tu email. - Ingresar a Aira y contestar las preguntas y/o pruebas solicitadas. Luego, si vemos que tu perfil se ajusta a lo que estamos buscando, te contactaremos por email (a través de Aira) para seguir a la etapa presencial. Company Description Somos Entel Connect. Nuestro propósito es ayudar a transformar la experiencia de los usuarios, integrando tecnologías, procesos y personas cercanas, aportando al desarrollo de tu negocio y la sociedad. Buscamos personas que sientan como su cliente, que inspire y movilice, liderando los cambios con excelencia en sus resultados.

Role Description Unser Bereich Customer Management entwickelt und betreibt auf einer skalierenden AWS-Infrastruktur eine wachsende Zahl an datengetriebenen Lösungen mit signifikantem Business Impact. Dafür arbeiten Platform Engineers, Data Engineers und Data Scientists gemeinsam an modernen Technologien, um unseren Fachabteilungen maßgeschneiderte, datengetriebene Services zur Verfügung zu stellen. - Produktentwicklung und Betrieb: Du stellst den reibungslosen operativen Betrieb eines AWS-basierten Produkts zur Ermittlung von Kundenpräferenzen sicher und entwickelst dieses stetig weiter. - End-to-End Projektarbeit: Von der Konzeption bis hin zur Analyse begleitest Du Projekte gemeinsam im Team. - Data Engineering: Die Entwicklung unserer Daten-Pipelines liegt in Deiner Hand. - Datenqualität und Betrieb: Du etablierst Datenqualitätsprüfungen, Monitoring und Alerting und unterstützt beim Incident-Handling. - Produkt und Business-Logik: Du implementierst Business-Logik im Produkt und stellst sicher, dass Anforderungen sauber in Datenstrukturen und Transformationen übersetzt werden. - Stakeholdermanagement: Du stehst im engen Austausch mit den Fachbereichen zur Abstimmung von Betrieb und Plattform-Ausrichtung. Qualifications - Abgeschlossenes Studium (z. B. Physik, Mathematik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften) oder eine vergleichbare Qualifikation. - Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Analytics Engineer, Data Scientist, Data Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle. - Sehr gute Python-Kenntnisse für die Pipeline- und Softwareentwicklung. - Gute SQL-Kenntnisse für die Datenmodellierung und -analyse. - Erfahrung im Aufbau, Betrieb und in der Wartung von Daten-Pipelines. - Routinierter Umgang mit modernen Software-Engineering-Praktiken (Git, Code Reviews, CI/CD, Testing). - Praktische Erfahrung mit AWS (z. B. Glue, Lambda, Step Functions); Kenntnisse in Spark/Databricks sind ein Plus. Benefits - Mobiles Arbeiten. - Flexible Arbeitszeiten. - Gesundheitsvorsorge. - Mitarbeitervergünstigungen. - Team- und Firmenevents. - Mitarbeiterfahrzeug. Contact Dennis Rahim HR-Manager

• Develop and maintain dbt models that transform event and customer data into reusable dimensions and facts • Implement consistent transformations for identifiers, tenancy, deduplication, and time-based logic • Implement and maintain dbt tests for schema, freshness, and business logic validation • Investigate and remediate issues surfaced by tests, monitoring, or product stakeholders • Ensure models, columns, and metrics are well documented and aligned with standards • Maintain tags, ownership metadata, and lineage annotations where applicable • Build and maintain tables used by dashboards, segmentation, Ads Manager reporting, and embedded analytics • Refactor ad hoc or feature-specific logic into standardized reusable assets • Coordinate with Product Data Engineering and the CDP team on schema changes, backfills, and event data issues • Partner with product engineers to validate outputs and support safe consumption patterns

• Design and maintain scalable data architecture, pipelines, and models using dbt, Airflow, and Redshift. • Build reusable datasets that power analytics, experimentation, and business intelligence. • Collaborate with Engineering to define event tracking and instrumentation standards. • Develop core metrics, dashboards, and self-serve tools for stakeholders. • Partner with Product, Marketing, and Engineering to uncover insights on user behavior and growth. • Ensure data quality, reliability, and governance through validation and testing. • Communicate findings clearly to technical and non-technical audiences. • Continuously improve workflows, documentation, and analytics processes.