Data Analyst Decathlon España

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.Si quieres contribuir a este desafío, tienes al menos 2 años de experiencia en análisis de datos y estás familiarizado con soluciones de GenAI , nos encantaría trabajar contigo.RESPONSABILIDADES 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.Ingeniería Analítica: 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.EL EQUIPO 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.POR QUÉ UNIRTE A NOSOTROS 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.QUÉ NECESITAS PARA EL ÉXITO Análisis y negocio 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.

QUÉ NECESITAS PARA EL ÉXITO Análisis y negocio 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.

POR QUÉ UNIRTE A NOSOTROS 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.