Ingeniero de Analítica en Madrid

• Política de flexibilidad - El promedio es de 30 días tomados; sin embargo, no tenemos un límite estricto de días de vacaciones, ya que sabemos que la vida sucede.
• Trabajo temporal desde el extranjero - Si resides en la UE, puedes trabajar fuera de tu país de residencia hasta 180 días al año
• Todo el hardware que necesitas y tu propio MacBook
• Si te encuentras en Hamburgo o Berlín, recibirás un Deutschland ticket o acceso a un presupuesto de movilidad con la app NAVIT para desplazarte de ida y vuelta a la oficina
• Membresía subvencionada de Urban Sports Club o ClassPass según la ubicación
• En caso de que te encuentres en una de las ciudades donde se encuentran la mayoría de nuestros compañeros Appinioneers (Hamburgo, Berlín, Múnich, Londres, Madrid, Barcelona o Nueva York), puedes acceder a nuestros espacios de co-working.

Buscamos un Analytics Engineer (m/f/d) con sólidas habilidades en ingeniería de datos para unirse a nuestro equipo de Data y ayudar a construir una base de datos escalable, fiable y bien estructurada en toda Appinio.
En este puesto, diseñarás y mantendrás modelos de datos limpios y escalables que faciliten el acceso, la comprensión y el uso de los datos en toda la organización. Utilizarás SQL, dbt y Python para transformar datos brutos en conjuntos de datos significativos, desarrollar flujos de trabajo automatizados y garantizar la coherencia y la fiabilidad en nuestro data warehouse.
Más allá del modelado de datos, contribuirás a la construcción, el mantenimiento y la optimización de pipelines e integraciones de datos. Trabajarás con APIs, bases de datos y fuentes de datos de terceros para garantizar una ingesta de datos fiable, solucionar problemas en los pipelines y mejorar la estabilidad y el rendimiento general de nuestra infraestructura de datos.
Trabajando estrechamente con los equipos de Analytics, Product, Engineering y negocio, ayudarás a definir y estandarizar métricas de negocio clave como ingresos, reservas (bookings) y bajas (churn), garantizando una única fuente de verdad en toda la empresa. También asumirás la responsabilidad de la calidad de los datos mediante pruebas automatizadas, validación y monitorización a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos.
Explorarás y aprovecharás herramientas impulsadas por IA para mejorar los flujos de trabajo de desarrollo, automatizar tareas repetitivas y mejorar los procesos de ingeniería de datos y analítica. También ayudarás a preparar nuestra base de datos para la analítica impulsada por IA, asegurando que los modelos de datos, las definiciones de negocio y la documentación estén estructurados, sean coherentes y accesibles.
Contribuirás a la documentación, la optimización del rendimiento y la mejora continua de nuestro stack de datos, ayudándonos a construir una plataforma de datos robusta y escalable que permita a los equipos de Appinio tomar decisiones más rápidas e informadas.

• Modelado de datos: Diseñar, construir y mantener modelos de datos limpios y escalables en el data warehouse utilizando SQL y dbt, haciendo que los datos sean accesibles y fiables para analistas y usuarios de negocio.
• Transformación de datos: Desarrollar y mantener flujos de trabajo de transformación de datos, convirtiendo datos brutos de múltiples fuentes en conjuntos de datos estructurados y listos para el análisis.
• Pipelines de datos e integración: Construir, mantener y solucionar problemas en los pipelines e integraciones de datos, garantizando una ingesta de datos fiable desde APIs, bases de datos y sistemas de terceros hacia el data warehouse.
• Calidad y pruebas de datos: Garantizar la exactitud y la fiabilidad de los datos mediante la implementación de pruebas automatizadas, validaciones, monitorización y resolución proactiva de problemas en los pipelines y modelos de datos.
• Documentación: Documentar modelos de datos, pipelines, definiciones de negocio y lógica de transformación para garantizar la transparencia, la mantenibilidad y el intercambio de conocimientos.
• Responsabilidad de la lógica de negocio: Definir, implementar y estandarizar métricas de negocio clave (por ejemplo, ingresos, bookings, churn) para garantizar la coherencia en los informes y la analítica.
• Colaboración: Trabajar estrechamente con analistas, partes interesadas del negocio y equipos de ingeniería para comprender los requisitos de datos y ofrecer soluciones de datos fiables y escalables.
• Optimización de rendimiento e infraestructura: Optimizar consultas SQL, modelos dbt y pipelines de datos para mejorar el rendimiento, la escalabilidad y el uso eficiente de los recursos del data warehouse.

• Esta es una posición totalmente remota abierta a candidatos residentes en Alemania, Reino Unido, Portugal, Países Bajos y España
• Este puesto reportará directamente a nuestro Team Lead, Business Intelligence