Ingeniero De Datos

Sobre HamelynHaga clic en “Solicitar” a continuación para enviar su candidatura.Asegúrese de que su CV está actualizado y de que ha leído primero las especificaciones del puesto.Somos una empresa tecnológica española que transforma el mercado de segunda mano.Operamos en múltiples países con más de 30 millones de productos catalogados e integrados con marketplaces como Amazon, eBay y MercadoLibre.ResponsabilidadesAnalizar datos clave del negocio para detectar patrones, tendencias y oportunidades (pricing, catálogo, conversión, supply, operaciones).Definir y mantener métricas y fuentes de verdad (dashboards, tablas base, documentación) para que el equipo tome decisiones rápido.Construir y mejorar pipelines de datos (ETL/ELT) y modelos de datos listos para análisis (data marts), con foco en fiabilidad y rapidez.Mantener y mejorar bases de datos, data quality y automatizar procesos de reporting.Apoyar en la construcción y validación de modelos analíticos o predictivos: preparación de datasets, features, validaciones y medición de impacto.Colaborar con producto y negocio para traducir preguntas en hipótesis, experimentos y decisiones medibles.Requisitos claveBuen dominio de SQL y Python para análisis, automatizaciones y manejo de datos.Experiencia trabajando con datos en entornos reales: análisis, modelado, pipelines y mantenimiento de fuentes.Capacidad para convertir datos en decisiones: plantear hipótesis, medir impacto, comunicar hallazgos y proponer acciones.Bases sólidas en estadística aplicada (tests, segmentación, cohortes, funnels).Mentalidad hands?on, autonomía y buena comunicación con stakeholders no técnicos.Experiencia construyendo y/o usando modelos analíticos o predictivos (forecasting, scoring, clasificación, recomendación).Experiencia en product analytics / growth analytics (experimentos, atribución, conversión, retención).Buen criterio para definir métricas (North Star, guardrails) y diseñar reporting útil y accionable.Experiencia en cloud (GCP, AWS o Azure): despliegue de pipelines, gestión de servicios gestionados de datos y buenas prácticas de IAM/costes.Experiencia con algún warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift o similar) y buenas prácticas de versionado/CI.BeneficiosServicio de comida y gimnasio.Presupuesto de formación continua.Sin burocracia, enfoque a resultados.Un equipo joven, pragmático y ambicioso centrado en resultados reales y en hacer crecer el negocio.xcskxljSi buscas un proyecto ambicioso donde aplicar tus capacidades con resultados visibles, y seguir creciendo en una empresa de rápida expansión, te estamos esperando.#J-*****-Ljbffr

Buen dominio de SQL y Python para análisis, automatizaciones y manejo de datos. Experiencia trabajando con datos en entornos reales: análisis, modelado, pipelines y mantenimiento de fuentes. Capacidad para convertir datos en decisiones: plantear hipótesis, medir impacto, comunicar hallazgos y proponer acciones. Bases sólidas en estadística aplicada (tests, segmentación, cohortes, funnels). Mentalidad hands?on, autonomía y buena comunicación con stakeholders no técnicos. Experiencia construyendo y/o usando modelos analíticos o predictivos (forecasting, scoring, clasificación, recomendación). Experiencia en product analytics / growth analytics (experimentos, atribución, conversión, retención). Buen criterio para definir métricas (North Star, guardrails) y diseñar reporting útil y accionable. Experiencia en cloud (GCP, AWS o Azure): despliegue de pipelines, gestión de servicios gestionados de datos y buenas prácticas de IAM/costes. Experiencia con algún warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift o similar) y buenas prácticas de versionado/CI. Beneficios Servicio de comida y gimnasio. Presupuesto de formación continua. Sin burocracia, enfoque a resultados. Un equipo joven, pragmático y ambicioso centrado en resultados reales y en hacer crecer el negocio.

Somos una empresa tecnológica española que transforma el mercado de segunda mano. Operamos en múltiples países con más de 30 millones de productos catalogados e integrados con marketplaces como Amazon, eBay y MercadoLibre.