Data Analyst Decathlon

El equipo de Datos e Inteligencia Artificial trabaja diariamente en la búsqueda de oportunidades para generar valor. Prototipamos, validamos hipótesis con los equipos de negocio y desplegamos todo el talento, trabajo en equipo y tecnología necesarios para construir productos de datos que tengan el mayor impacto posible a escala (millones de usuarios en decenas de países), haciendo que el deporte sea accesible para el mayor número de personas. Construimos productos digitales basados en Datos e IA para la creación de una gran plataforma digital deportiva., * Analítica y generación de Insights:

• Transformar desafíos de negocio en proyectos analíticos de alto impacto, liderando la exploración, diagnóstico de KPIs y detección de oportunidades estratégicas que guíen la toma de decisiones basada en evidencia.
• Actuar como socio estratégico de los equipos de negocio y producto, estandarizando definiciones de métricas y garantizando una interpretación rigurosa de los resultados para optimizar la hoja de ruta.
• Ejecutar análisis avanzados ad-hoc (desde elementos descriptivos o diagnósticos básicos hasta técnicas más complejas) e incluso acompañar a los data scientists si es necesario cuando apliquen modelos de forecasting o segmentación o atribución, asegurando que los insights sean comprensibles y aplicables por el negocio.
• Simplificar y certificar en lo existente, y complementar construyendo/manteniendo lo nuevo; los activos de visualización (Tableau) para establecer una base de datos confiable, eficiente y conocida por toda la organización.
• Sobre esta base, evolucionar el servicio mediante la implementación de alertas automáticas de performance y la creación de una capa semántica de datos que sirva para construir sistemas conversacionales orientados a la autonomía y el autoservicio., * Diseñar, mantener y evolucionar modelos de datos robustos en la capa de transformación (dbt o PySpark), garantizando la creación de Data Marts optimizados, bien documentados y testeados para asegurar que otros equipos puedan realizar un consumo confiable y escalable.
• Colaborar con el equipo de plataforma e ingeniería en la definición de contratos de datos, criterios de calidad y gobierno de métricas, asegurando que las definiciones de negocio están versionadas (as-code) y centralizadas para que sean la fuente única de verdad y se eviten silos de información.
• Identificar proactivamente anomalías o problemas de calidad del dato. Implementación de tests automatizados, elevando el Data Trust Score y asegurando el cumplimiento de los SLAs de frescura y precisión exigidos por el negocio.
• Participar en decisiones de modelado que afecten a la capa analítica: granularidad, dimensiones, historización, joins recurrentes.

• Autonomía técnica en el ciclo completo

• Ser capaz de ir desde la fuente hasta el insight de manera transparente: extraer, transformar, modelar, visualizar y comunicar sin depender sistemáticamente de otros roles asegurando un buen linaje de los datos.

• Contribuir a la documentación del catálogo de datos, definiciones de métricas y linaje para que el conocimiento no viva solo en personas sino en sistemas., * Capacidad de formular buenas preguntas antes de responderlas: entender el problema de negocio, no solo ejecutar la petición.

• Experiencia trabajando en negocio o con stakeholders no técnicos: traducir hallazgos complejos en narrativa clara y recomendaciones concretas.

• Hábito de pensar en métricas: rigor en la definición, discusión y validación de KPIs, con capacidad para detectar métricas vanidosas o mal formuladas.

Stack técnico (core)

• SQL avanzado: Escritura eficiente, optimización de queries, comprensión del modelo de datos subyacente. Es una competencia clave.
• Python para análisis: Pandas, PySpark, Numpy, visualización (matplotlib, seaborn, Plotly), estadística (scipy, statsmodels). No se espera perfil de ingeniero de software, sí autonomía para explorar y automatizar.
• Uso de herramientas de Business Intelligence como Tableau o similares: experiencia real construyendo dashboards orientados al usuario final.

Ingeniería Analítica

• Dominio de dbt: Capacidad para diseñar y mantener pipelines de transformación (ETLs) robustos, aplicando mejores prácticas de ingeniería de datos.
• Ecosistema Cloud (Databricks): Experiencia práctica en entornos Lakehouse (Databricks/Spark) y uso fluido de notebooks para análisis avanzado y despliegue de modelos.
• Control de versiones: Uso profesional de Git/GitHub para el control de versiones, revisión de código y colaboración en repositorios compartidos.

Mindset

• Pensamiento Crítico y Resolución Creativa: Capacidad para abordar problemas complejos con pensamiento lateral, diseñando soluciones técnicas creativas y pivotando con agilidad cuando las necesidades del negocio o los datos evolucionan.

• Curiosidad sobre el origen del dato: quien lo genera, cómo llega, qué puede estar mal. El mejor perfil para este rol es quien se frustra con datos sucios y hace algo al respecto.

• Orientación al impacto: no termina cuando el análisis está hecho, sino cuando la decisión se tomó o el problema se resolvió.

• Comodidad con la ambigüedad: capacidad de avanzar con información imperfecta y hacer explícitas las asunciones.

Idiomas

• English and Spanish: Fluidez total (C1) en ambos idiomas tanto en hablado como en escritura. El rol requiere reuniones y presentar informes en un entorno 100% internacional.

Bonus (lo valoraremos positivamente si ya lo traes)

• Conocimiento de técnicas estadísticas aplicadas: tests A/B, regresión, análisis de cohortes, detección de anomalías.
• Familiaridad con herramientas de orquestación (Airflow) aunque sea como consumidor de pipelines.
• Conocimiento del sector retail / deportes: comportamiento de cliente, omnicanalidad, pricing, gestión de stock.
• Interés o primeros pasos en IA generativa aplicada al análisis: uso de LLMs para exploración de datos, generación de código SQL, resumen de insights.

• Pasión por el Deporte: Descuentos significativos en nuestros productos para que practicar deporte sea más accesible para ti, al ritmo que tú elijas.
• Bienestar y Salud: Beneficios exclusivos en salud y deporte, incluyendo seguro médico y planes de acceso a bajo coste para miles de gimnasios en todo el país.
• Participación en el Éxito: Bonos basados en los resultados de Decathlon y posibilidad de convertirte en accionista de la compañía.
• Aprendizaje Continuo: Un plan de formación personalizado según la trayectoria que tú mismo construyas, en un entorno que te invita a tomar decisiones diarias y donde consideramos que cometer errores es parte fundamental del aprendizaje.
• Cultura de Colaboración: Trabajarás rodeado de personas que disfrutan construyendo y compartiendo en equipo, y que se apasionan por los retos y el deporte.
• Entorno Internacional y Ágil: Una estructura con poca jerarquía donde la toma de decisiones está distribuida y se favorece la promoción interna.
• Crecimiento Acompañado: Plan de desarrollo profesional en una empresa donde el crecimiento de las personas es la prioridad; avanzarás acompañado por un coach.
• Libertad y Responsabilidad: Sé el creador de tu propio camino.

Somos un equipo multidisciplinar e internacional con base en Madrid, formado por Data Engineers, Analytics Engineers, Data Scientists, ML Engineers y Data Product Managers. Nuestra responsabilidad principal es transformar oportunidades en soluciones basadas en Datos e IA que generen valor real para nuestros clientes y para todos los colaboradores de Decathlon. Trabajamos en proyectos para optimizar la experiencia en el comercio físico y digital, mejorar la relación con nuestros clientes, definir estrategias de pricing o potenciar la generación de contenido mediante IA Generativa.