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Descripción de la Compañía
IFS es una compañía de ingresos de mil millones de dólares con más de 5000 empleados en todos los continentes. Entregamos soluciones de software para empresas galardonadas a través del uso de la innovación digital integrada y una única plataforma basada en la nube para ayudar a las empresas a dar lo mejor de sí mismas cuando realmente importa: en el Momento del Servicio™.
En IFS, somos flexibles, innovadores y nos enfocamos no sólo en cómo podemos interactuar con nuestros clientes, sino en cómo podemos hacer un cambio real y tener un impacto mundial. Ayudamos a resolver algunos de los mayores desafíos de la sociedad, fomentando un futuro mejor a través de nuestra agilidad, colaboración y confianza.
Celebramos la diversidad y aceptamos que hay tantas perspectivas diferentes en este mundo. Como una compañía verdaderamente internacional que sirve a personas de todo el globo, comprendemos que nuestro éxito es equivalente al respeto que tenemos por esos diferentes puntos de vista.
Al unirte a nuestro equipo, tendrás la oportunidad de ser parte de un entorno global y diverso; te unirás a un equipo ganador con un compromiso con la sostenibilidad; y a una compañía donde hacemos las cosas de manera eficiente para que puedas tener un impacto positivo en el mundo.
Buscamos personas innovadoras y originales para trabajar en un entorno donde puedes #MarcarTuMomento para que podamos ayudar a otros a marcar el suyo.
Si quieres cambiar el status quo, te ayudaremos a marcar tu momento. Únete al Equipo Púrpura. Únete a IFS.
Descripción del Trabajo
¿Te apasiona el uso del poder de los datos para impulsar decisiones estratégicas en el ámbito de la Gestión de Recursos Humanos? ¿Tienes un ojo agudo para las tendencias y los insights ocultos en conjuntos de datos complejos? Únete a nuestro dinámico equipo de RRHH como Analista de Datos y juega un papel decisivo en la configuración de nuestras estrategias de personal utilizando insights basados en datos.
Responsabilidades y deberes clave:
- Colaborar con profesionales de RRHH para identificar oportunidades basadas en datos para mejorar la adquisición de talento, la implicación de los empleados, la retención y el rendimiento organizativo general.
- Recoger, limpiar y analizar datos de RRHH de varias fuentes para generar informes significativos, visualizaciones y dashboards.
- Identificar tendencias, patrones y anomalías en los datos de RRHH, proporcionando insights accionables para guiar la toma de decisiones estratégicas.
- Desarrollar y mantener métricas de RRHH e indicadores clave de rendimiento (KPIs) para evaluar la efectividad de las iniciativas y programas de RRHH.
- Participar en el diseño e implementación de modelos analíticos predictivos y prescriptivos para mejorar la planificación y el pronóstico de RRHH.
- Asistir en el diseño de encuestas y mecanismos de feedback para recoger las opiniones y sugerencias de los empleados, y llevar a cabo análisis de sentimiento.
- Colaborar con equipos interfuncionales para asegurar la alineación entre las iniciativas de datos de RRHH y los objetivos empresariales más amplios.
- Mantenerse al día con las últimas tendencias y mejores prácticas en análisis de RRHH y gestión de datos.
Calificaciones
- Grado universitario en Recursos Humanos, Negocios, Estadística, Ciencia de Datos, o un campo relacionado. Un posgrado es un plus.
- Experiencia comprobada como Analista de Datos o en un rol analítico similar, con un enfoque en el análisis de datos de RRHH.
- Proficiencia en herramientas de manipulación, análisis y visualización de datos, como Excel y Power BI o similares.
- Habilidades analíticas fuertes con la capacidad de traducir datos complejos en insights claros y accionables.
- Familiaridad con técnicas estadísticas y metodologías de minería de datos.
- Excelentes habilidades de comunicación para transmitir hallazgos técnicos a stakeholders no técnicos.
- Capacidad para trabajar en equipo en un entorno de colaboración e independientemente cuando se requiera.
- Experiencia en sistemas de RRHH y plataformas de gestión de datos es preferible.
- Atención al detalle y pasión por resolver problemas a través del análisis de datos.
