Ingeniero de Análisis de Datos

• 2-3 años de experiencia práctica en Analytics Engineering, Data Analytics, BI, Data Engineering o un rol técnico de datos similar.

• Sólidos fundamentos de SQL, con la capacidad de escribir, depurar y optimizar consultas analíticas de forma independiente.

• Competencia profesional en Python para apoyar el análisis de datos, la automatización y las mejoras de los flujos de trabajo.

• Experiencia práctica con Git/GitHub y prácticas de ingeniería colaborativa (pull requests, code reviews, control de versiones).

• Experiencia práctica aprovechando LLMs y/o herramientas de automatización (n8n, Make, APIs) para agilizar procesos.

• Una mentalidad ambiciosa e independiente, con comodidad para hacerse responsable de tareas bien definidas, mientras se desarrolla hacia la gestión de proyectos de extremo a extremo de forma totalmente independiente.

• Competencia en inglés: Buena comunicación en inglés, con la capacidad de explicar temas técnicos con claridad tanto a stakeholders técnicos como no técnicos.

• Experiencia con Google Cloud Platform, monitorización de infraestructura/costes o gobernanza.

• Experiencia con Looker u otras herramientas modernas de BI; interés en la analítica conversacional.

• Interés en la mentoría, la delegación o la gestión de proyectos, como posible camino hacia el liderazgo de equipos.

• 💪 Un seguro médico privado de primer nivel para mantenerte en tu mejor momento.

• 🍔 Beneficios de comida mensual de Glovo para que puedas probar nuevas funciones y saciar tus antojos.

• 💳 Descuentos en transporte, comida e incluso gastos de guardería o guardería en la oficina.

• 🏊 Cuotas de gimnasio con descuento para mantenerte con energía.

• 🏖️ La libertad de trabajar desde casa dos días a la semana, y la oportunidad de trabajar desde cualquier lugar hasta tres semanas al año.

• 👪 Permiso parental mejorado, si procede.

• 🧠 Terapia online y beneficios de bienestar.

Te unirás a Data Platform Enablement, el equipo central responsable de mantener y gobernar las herramientas de datos de Glovo, definir los estándares de gobernanza de datos y automatizar los procesos que mantienen nuestro ecosistema de datos fiable y eficiente.

Este es un rol para alguien técnico, ambicioso e independiente que quiera crecer asumiendo tareas de gobernanza, automatización y soporte cada vez más complejas, mientras obtiene experiencia real delegando y mentorizando a miembros junior del equipo.

• Ayudar a mantener y gobernar las herramientas de datos principales de Glovo, incluyendo Looker, definiendo y aplicando estándares de gobernanza en toda la empresa.

• Automatizar procesos de datos manuales aprovechando LLMs, herramientas de flujo de trabajo como n8n y Make, y conexiones API/MCP.

• Contribuir al seguimiento del uso y los costes de la infraestructura de GCP, y ayudar a definir la gobernanza en torno a los recursos en la nube.

• Apoyar la evolución de Looker hacia la analítica conversacional, haciendo que los datos sean más accesibles para los stakeholders no técnicos.

• Ayudar a construir y mejorar la experiencia de autoservicio de Data Support, permitiendo que las personas en todo Glovo resuelvan dudas de soporte hablando con un agente en lugar de abrir un ticket.

• Identificar y proponer proactivamente mejoras en la forma en que se consumen y se da soporte a los datos en toda la empresa.

• Trabajar con los 3 becarios del equipo y delegarles tareas, distribuyendo el trabajo, dando feedback y mentorizándoles a medida que asumen responsabilidades más complejas.

• Colaborar estrechamente con Data Engineers senior del equipo y con stakeholders de todas las áreas de negocio de Glovo, obteniendo una amplia exposición a diferentes perfiles y formas de trabajar.

En tus primeros meses, el éxito significará:

• Que comprendes los principales activos de datos, herramientas y flujos de trabajo utilizados por el equipo.

• Que puedes contribuir a transformaciones de datos sencillas y a la documentación con orientación.

• Que puedes validar resultados y plantear dudas sobre la calidad cuando algo no parece correcto.

• Que utilizas herramientas habilitadas por IA de forma responsable para apoyar tu trabajo, sin confiar ciegamente en los resultados.

• Que empiezas a conectar problemas de negocio con soluciones de datos fiables.

• Que muestras curiosidad, sentido de la responsabilidad y voluntad de aprender del feedback.

Con el tiempo, crecerás hasta ser responsable de pequeños productos de datos de forma independiente y contribuirás a iniciativas de datos habilitadas por IA con una autonomía creciente.

Este no es un rol de AI Engineer puro.

Este es un rol de Analytics Engineer I dentro de Data Enablement, con la expectativa de que la persona desarrolle progresivamente competencias de IA como parte de la evolución natural de la Analytics Engineering.

Creemos que la IA formará parte cada vez más de la forma en que trabajan los equipos de datos, pero la base sigue siendo la misma: datos fiables, prácticas de ingeniería sólidas, comprensión del negocio y una entrega responsable.