Analytics Engineer

En Zazume estamos transformando la forma en la que las personas alquilan sus viviendas. Nuestra misión es ayudar a propietarios e inquilinos a gestionar el alquiler de forma segura, transparente y eficiente a través de nuestra plataforma tecnológica. Zazume ofrece herramientas que cubren desde la búsqueda y precualificación de inquilinos hasta la gestión integral del alquiler y el cobro de rentas garantizadas, todo en un entorno totalmente digital.

Al contrario de las agencias inmobiliarias tradicionales, combinamos tecnología, datos y atención personalizada para que nuestros usuarios tengan control y visibilidad en cada paso del alquiler. Gracias a nuestro enfoque innovador, conseguimos garantizar la tranquilidad tanto de propietarios como de inquilinos, reduciendo fricciones, impagos y tareas administrativas., Buscamos un/a Analytics Engineer, un perfil que vive en la intersección entre datos e ingeniería: capaz de construir la infraestructura que hace posible el análisis y, al mismo tiempo, convertir esos datos en decisiones accionables para el negocio. Este rol es clave para que Zazume tenga datos fiables, accesibles y útiles. Trabajarás con fuentes complejas (mercado inmobiliario, pricing, riesgo, comportamiento de usuarios…) construyendo pipelines robustos, modelos de datos bien diseñados y análisis que respondan a las preguntas que realmente importan. No buscamos solo alguien que "haga dashboards" ni solo alguien que "mueva datos de A a B". Buscamos a alguien que entienda el negocio, construya la fontanería correcta y haga las preguntas correctas.

Ingeniería de datos

• Diseñar, construir y mantener pipelines ETL/ELT que integren fuentes heterogéneas (MongoDB, PostgreSQL, APIs externas, etc.).
• Modelar y estructurar el data warehouse para que sea escalable, consistente y fácil de consumir.
• Garantizar la calidad, trazabilidad y monitorización de los datos en producción.
• Documentar modelos de datos, lógica de transformación y dependencias entre pipelines.
• Colaborar con el equipo de producto e ingeniería para instrumentar correctamente eventos y garantizar una buena captura de datos desde origen.

Análisis e impacto de negocio

• Traducir preguntas de negocio en análisis concretos y accionables.
• Crear y mantener dashboards y métricas clave en Metabase (o equivalente).
• Definir, implementar y hacer seguimiento de KPIs en todas las áreas: adquisición, activación, retención, pricing, riesgo.
• Realizar análisis ad hoc sobre funnels, cohortes, unit economics y comportamiento de usuarios.

Comunicar resultados de forma clara y convincente a stakeholders no técnicos.

• Dominio avanzado de SQL (modelado, optimización de queries, transformaciones complejas). Experiencia construyendo y manteniendo pipelines ETL/ELT en entornos productivos.

• Buen manejo de Python para transformación de datos, scripts de automatización y análisis.

• Experiencia con herramientas de BI (Metabase, Looker, Tableau, Power BI…).

• Familiaridad con bases de datos relacionales y no relacionales (PostgreSQL, MongoDB o similares).

• Capacidad para estructurar problemas ambiguos y priorizar con criterio.

• Orientación a negocio: no solo ejecutas, propones.

• Ownership real: te importa que las cosas funcionen bien en producción, no solo que "salgan".

Muy valorable

• Experiencia con herramientas de orquestación (Airflow, Prefect, dbt…).
• Conocimiento de entornos cloud (GCP, AWS o Azure) y almacenamiento columnar (BigQuery, Redshift, Snowflake…).
• Experiencia en startups o entornos de alto crecimiento donde hayas tenido que construir la infraestructura de datos desde cero o casi desde cero.
• Estadística aplicada y/o conocimientos básicos de machine learning.

• Contrato fijo indefinido y teletrabajo flexible (1-2 días presencial en oficina)
• Horario flexible y cultura basada en confianza y la autonomía
• Oportunidad de colaboración con todas las áreas del negocio: Sales, Operations, Finance, Marketing, Producto, etc…
• Entorno de alto aprendizaje con datasets reales, retos variados y mucho ownership.
• Oficinas en el centro Barcelona: buen acceso con tren y metro
• Retribución flexible (ticket restaurant + seguro médico)
• 150€/trimestrales para invertir en la formación que tú elijas
• 23 días de vacaciones + el día de tu cumpleaños