Mexiko
Corning
The Nielsen Company
Senior Data Analyst I
Mexiko
Guadalajara, Sonora, Mexico
PythonSQL
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Über Nielsen
Bei Nielsen brennen wir dafür, eine bessere Medienzukunft für alle Menschen zu gestalten, indem wir aussagekräftige Einblicke liefern, die Kundenentscheidungen vorantreiben und außergewöhnliche Ergebnisse erzielen. Unsere talentierten, globalen Mitarbeiter widmen sich der Erfassung des Publikumsengagements mit Inhalten – wo und wann immer diese konsumiert werden. Gemeinsam bauen wir auf unserem tiefen Erbe auf und stehen an der Spitze der Medienrevolution. Wenn Sie zu Nielsen kommen, treten Sie einem dynamischen Team bei, das sich für Exzellenz, Ausdauer und den Ehrgeiz einsetzt, gemeinsam etwas zu bewirken. Wir fördern Sie, denn wenn Sie erfolgreich sind, sind wir es auch. Wir ermöglichen Ihr Bestes, um unsere Zukunft zu gestalten.
Stellenbeschreibung
Sind Sie begeistert davon, komplexe Daten mithilfe modernster Technologie in operative Auswirkungen im realen Leben umzuwandeln? Als unser Senior Data Analyst sitzen Sie im Herzen des Panel-Betriebs von Nielsen – und verbinden Daten, kontinuierliche Verbesserung und moderne KI-Fähigkeiten.
In dieser Rolle tauchen Sie tief in die Panel-Leistung ein, nutzen KI-Tools zur Automatisierung analytischer Arbeitsabläufe, erkennen potenzielle Risiken, bevor sie auftreten, und arbeiten mit Teams im gesamten Unternehmen zusammen, um alles reibungslos am Laufen zu halten. Wenn Sie gerne KI-gestützte Analysen mit praktischer Problemlösung verbinden, würden wir Sie gerne kennenlernen!
Was Erfolg ausmacht
Sie werden wissen, dass Sie erfolgreich sind, wenn Ihre Datenanalysen präzise und automatisiert sind, Risiken durch intelligente KI-Workflows frühzeitig erkannt werden, die Aktionspläne des Teams reibungslos umgesetzt werden und Ihre funktionsübergreifenden Teamkollegen gerne mit Ihnen zusammenarbeiten, um komplexe operative Herausforderungen zu lösen!
Was Sie täglich tun werden
- Behalten Sie die Panel-Gesundheit im Auge: Überwachen Sie wichtige operative Kennzahlen, nutzen Sie KI, um Trends und Ursachen zu analysieren, und gehen Sie potenzielle Risiken frühzeitig an.
- Erstellen Sie intelligente Arbeitsabläufe und Dashboards: Entwerfen Sie intuitive Scorecards, prädiktive Modelle und KI-gestützte Arbeitsabläufe, um knifflige Geschäftsfragen in klare, umsetzbare Empfehlungen zu übersetzen.
- Stellen Sie eine hohe Datenqualität sicher: Validieren Sie Datenpipelines, erkennen Sie Logikprobleme und erstellen Sie zuverlässige Prognosen mithilfe fortschrittlicher analytischer und KI-Tools, auf die sich Teams verlassen können.
- Wandeln Sie Erkenntnisse in Handlungen um: Erstellen Sie klare Aktionspläne mit Meilensteinen und Liefergegenständen. Verfolgen Sie Serviceanfragen, beheben Sie Probleme und verfolgen Sie diese bis zur Lösung.
- Arbeiten Sie teamübergreifend zusammen: Arbeiten Sie eng mit funktionsübergreifenden Partnern in den Bereichen Betrieb, Technik, Qualität, Personalmanagement und anderen zusammen, um Hindernisse zu beseitigen und Prozesse zu verbessern.
- Fördern Sie kontinuierliche Verbesserung: Automatisieren Sie die Dokumentation, unterstützen Sie die Auditbereitschaft und teilen Sie Einblicke aus Datenstorys mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern in einer freundlichen, virtuellen Teamumgebung.
Qualifikationen
Was Sie ins Team einbringen
- Ausbildung & Hintergrund: Ein Bachelor-Abschluss in Data Science, Business Analytics, Statistik, Operations oder einem verwandten Bereich (oder gleichwertige praktische Erfahrung) sowie Erfahrung in der Analyse von Betriebs-, Qualitäts- oder Umfragedaten.
- KI & Technisches Toolkit: Versiert im Umgang mit KI-Tools (wie Claude, ChatGPT oder Enterprise LLMs) zum Schreiben von Abfragen, Zusammenfassen von Daten und Automatisieren von Analyse-Workflows. Umfangreiche praktische Erfahrung mit SQL, Excel und modernen Datenverarbeitungstools.
- Zweisprachige Fähigkeiten: Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten sowohl auf Englisch als auch auf Spanisch.
- Soft Skills: Hohe Detailgenauigkeit, starke Organisation und die natürliche Fähigkeit, Beziehungen aufzubauen und Kollegen zu beeinflussen, ohne direkte Autorität zu benötigen.
- Erfahrung mit Claude oder GitHub Copilot für Datenabfragen, Python-Skripting oder Logikvalidierung.
- Erfahrung mit Panel-Operationen, Zielgruppenmessung oder Medienforschung (wie TAM oder Audio-Messung).
- Praktische Erfahrung mit Python, Tableau, Alteryx oder Google Data Studio.
- Vertrautheit mit Data Governance, UAT, Ticketing-Systemen oder der Unterstützung von US-basierten Teams aus der Ferne.
Zusätzliche Informationen
Bitte beachten Sie, dass Jobsuchende möglicherweise Ziel von Betrügern werden, die persönliche Daten oder Geld erbeuten wollen. Nielsen-Recruiter kontaktieren Sie nur über offizielle Jobbörsen, LinkedIn oder per E-Mail mit einer nielsen.com-Domain. Seien Sie vorsichtig bei jeder Kontaktaufnahme, die angeblich von Nielsen über andere Messaging-Plattformen oder persönliche E-Mail-Adressen erfolgt. Vergewissern Sie sich immer, dass E-Mail-Kommunikationen von einer @nielsen.com-Adresse stammen. Wenn Sie sich über die Authentizität eines Stellenangebots oder einer Kommunikation unsicher sind, kontaktieren Sie Nielsen bitte direkt über unsere offizielle Website oder verifizierte Social-Media-Kanäle.
Nielsen verpflichtet sich, ein Arbeitsumfeld frei von jeglicher Form von Diskriminierung und Belästigung aufrechtzuerhalten. Nielsen verbietet Verhaltensweisen, die den Zweck oder die Auswirkung haben, die Bedingungen des Arbeitsverhältnisses zu beeinträchtigen oder ein einschüchterndes, feindseliges oder beleidigendes Arbeitsumfeld zu schaffen, basierend auf: Rasse, Hautfarbe/nationale oder ethnische Herkunft/Abstammung, Religion/Glauben, körperliche oder geistige Behinderung/medizinischer Zustand/genetische Informationen, Schwangerschaft, Familienstand, Geschlecht/Geschlecht, Geschlechtsidentität/Geschlechtsausdruck/sexuelle Orientierung, Alter oder jede andere durch geltendes Recht geschützte Eigenschaft.
Bei Nielsen fördern wir Chancengleichheit für alle und schätzen eine vielfältige und integrative Arbeitsplatzkultur.
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