Data Analyst (exp. en Seguros)

Título del puesto: Data AnalystExperiencia: +3 años de experiencia afínUbicación: Lima, PerúModalidad: 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 (indispensable) - DB2 (deseable) Experiencia con SSIS / SSAS, SSIS Catalog.

Conocimiento de procesos DataStageRequisitos deseables Conocimiento o experiencia con GeneXus, AS400 y Power BIPublicado el: 10-08-2026En 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.