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# Senior Data Analytics Engineer

- **Company:** Hamelyn
- **Location:** Madrid, Spain
- **Salary:** €8,320.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Data Analysis, Microsoft Azure, BigQuery, Cloud Computing, Databases, Extract Transform Load (ETL), Identity and Access Management, Python (Programming Language), MongoDB, SQL Databases, Data Processing, Google Cloud, Snowflake, Data Analytics, Amazon Redshift
- **Published:** August 31, 2026
- **Apply:** https://www.recruit.net/job/data-analytics-engineer-jobs/5E67638BEFEE0278

## About the Role

* 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.
 * MongoDB.
 * 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.

## Description

Mejorar y escalar los sistemas de datos de Hamelyn y analizarlos para impulsar decisiones de negocio y mejoras en producto y tecnología., Operamos en múltiples países con más de 30 millones de productos catalogados e integrados con marketplaces como Amazon, eBay y MercadoLibre. Esto es lo que tenemos por delante:

 * Analizar 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.


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