Ingeniero de Analítica Sénior, Finanzas

• Grado o Máster en un campo cuantitativo (estadística, economía, matemáticas, informática o experiencia laboral equivalente)

• Experiencia práctica construyendo modelos de datos financieros y/o de ingresos, idealmente incluyendo pipelines de "order-to-revenue" o "billing-to-revenue", lógica de reconocimiento de ingresos o conciliación financiera (ERP, plataformas de facturación o similares)

• Más de 5 años en roles de analytics engineering, data engineering o analítica con responsabilidades significativas de modelado

• Sólidos conocimientos de SQL y modelado de datos, con experiencia demostrada en el diseño de modelos dimensionales robustos y escalables

• Atención excepcional al detalle, especialmente cuando se trabaja con números que alimentan informes financieros, conciliaciones o divulgaciones externas

• Experiencia práctica significativa con dbt (Core o Cloud) para la gestión de la lógica de transformación, pruebas y documentación

• Familiaridad con plataformas de datos en la nube (BigQuery) y herramientas de orquestación de datos (Airflow, Dagster o similares)

• Experiencia trabajando con plataformas de BI modernas y capas semánticas; la experiencia con LightDash es un gran plus

• Trayectoria colaborando con analistas y partes interesadas del negocio para traducir requisitos en productos de datos bien estructurados

• Excelentes habilidades de comunicación, con la capacidad de explicar conceptos de datos complejos a audiencias diversas

• Persona proactiva y con iniciativa que disfruta resolviendo problemas ambiguos y asume la responsabilidad desde el concepto hasta la producción

• Experiencia en negocios de marketplace, telecomunicaciones o viajes/movilidad

• Experiencia en empresas de producto B2C con datos de eventos de alto volumen

• Experiencia construyendo capacidades de analytics engineering en entornos de datos de baja madurez

• Experiencia previa en una scale-up que haya pasado por un proceso de hipercrecimiento

• Experiencia definiendo y gobernando KPIs y marcos de métricas para toda la empresa

• Experiencia trabajando junto a una función financiera o dentro de ella (por ejemplo, apoyando procesos de FP&A, contabilidad de ingresos o auditoría) en cuanto a la precisión y trazabilidad de los datos

• Idiomas: El inglés es nuestro principal idioma de trabajo diario, por lo que deberás sentirte cómodo comunicándote en él tanto en reuniones como de forma asíncrona.

• Beneficios: Más información sobre nuestros beneficios en este enlace - https://airalo-public.notion.site/Benefits-25396a97ffca81fb9bc1f0be479f1be3?pvs=74

En Airalo, estamos facilitando que las personas permanezcan conectadas dondequiera que viajen. Como la primera tienda de eSIM del mundo, ayudamos a millones de viajeros a acceder a datos móviles asequibles en más de 200 países y regiones de todo el mundo.

Hoy somos un equipo de más de 400 personas en más de 60 países, construyendo un producto que los viajeros utilizan cada día. Hemos crecido rápidamente, pero hemos trabajado duro para mantener lo que importa: la confianza, la responsabilidad y la libertad para que las personas realicen un gran trabajo sin capas innecesarias ni burocracia.

Somos totalmente remotos por diseño, genuinamente globales y estamos unidos por la misión compartida de hacer que viajar sea más sencillo para todos.

Buscamos un Senior Analytics Engineer para ayudar a dar forma a cómo se modelan y gobiernan los datos en Airalo, transformando datos de primera y tercera parte en conjuntos de datos limpios, fiables y bien documentados que impulsen las decisiones en los equipos de producto, marketing, finanzas y comercial, dando servicio a más de 30 millones de usuarios y en constante crecimiento. Este rol tiene un peso particular en nuestro dominio de finanzas e ingresos: gestionarás directamente los modelos en los que confía el departamento financiero, incluidos los flujos de "order-to-revenue" y la conciliación con sistemas de terceros como nuestro ERP, donde la precisión y la auditabilidad son tan importantes como la escalabilidad.

Nuestra función de analytics engineering aún está madurando, por lo que tendrás una responsabilidad real en el establecimiento de estándares, la definición de nuestra capa semántica y la configuración de cómo se estructuran los datos a medida que escalamos globalmente, trabajando estrechamente con el resto del equipo de datos para construir una plataforma de analítica de nivel de producción en LightDash y más allá.

• Diseñar, implementar y mantener modelos de datos utilizando dbt dentro de nuestro almacén de datos en la nube, garantizando el rendimiento, la eficiencia de costes y la alineación con la lógica de negocio

• Construir y mantener modelos de datos financieros y de ingresos, incluidos los flujos de "order-to-revenue", la lógica de reconocimiento y la conciliación con los sistemas financieros de origen de la verdad, en los que los equipos financieros y comerciales puedan confiar para la elaboración de informes y previsiones

• Responsabilizarse del pipeline de "order-to-revenue": asegurando que cada pedido se resuelva de forma correcta y trazable en ingresos reconocidos, con un manejo claro de reembolsos, ajustes, conversión de divisas y casos excepcionales

• Colaborar con otros analytics engineers y data engineers para construir y escalar flujos de trabajo ELT que garanticen la frescura y fiabilidad de los datos para informes de misión crítica

• Colaborar con el departamento de Finanzas y el integrador de sistemas ERP para validar que los modelos y definiciones de datos se trasladen correctamente desde los sistemas heredados a la nueva plataforma ERP/EPM

• Implementar prácticas robustas de pruebas, documentación y monitorización, actuando como responsable de la calidad y el gobierno de los datos en toda la plataforma, con una atención al detalle especialmente alta en dominios donde los pequeños errores se acumulan (por ejemplo, ingresos, finanzas)

• Colaborar de forma transversal  para traducir preguntas de negocio complejas en artefactos de datos escalables y listos para producción

• Colaborar con los analistas de datos y los responsables de dominio para impulsar el despliegue y la adopción de la analítica de autoservicio, garantizando que los usuarios de negocio puedan confiar y explorar de forma independiente los modelos de datos que construyas

• Contribuir a la evolución de nuestro stack de datos moderno, aportando curiosidad y criterio pragmático a nuevas herramientas y enfoques

• Ubicación: Remoto, en cualquier lugar de España o el Reino Unido.
• Contrato:
  • España: Jornada completa, contrato indefinido contrato indefinido a través de Deel (nuestro employer of record en España)
  • Reino Unido: Jornada completa, contrato indefinido