Analista de Datos de Producto (nivel medio)

• Grado en Matemáticas, Ciencia de Datos, Estadística, Economía, Informática o campos relacionados.

• Mínimo 2 años de experiencia en análisis de datos o un rol similar, idealmente con más de 1 año en product analytics.

• Sólidos conocimientos de SQL y experiencia trabajando con bases de datos relacionales.

• Conocimiento de herramientas de visualización de datos como Looker, Tableau o Power BI.

• Comprensión de la experimentación (A/B Testing, Multivariate Testing).

• Familiaridad con herramientas de analítica basadas en eventos como Mixpanel o Amplitude.

• Comprensión básica de conceptos de machine learning y data engineering.

• Conocimientos básicos de lenguajes de programación como Python o R.

• Buenas habilidades de comunicación y presentación, y capacidad para trabajar de forma independiente y como parte de un equipo multidisciplinar.

• Experiencia utilizando herramientas de IA (Claude, Cursor, ChatGPT o similares) en un flujo de trabajo de datos o analítica, incluyendo la creación de prototipos.

• Experiencia en un marketplace.

• Experiencia en almacenes de datos en la nube (Google BigQuery, AWS Redshift o similares).

• Conocimiento de dbt u otras herramientas de pipelines de datos.

• Experiencia con modelado predictivo (Forecasting, MMM, Redes Neuronales).

• Residir en Madrid o Barcelona, España.

Estamos buscando un Mid Product Data Analyst para unirse a nuestra "Players tribe". Te encargarás de la analítica de un dominio de producto de principio a fin: desde gobernar el seguimiento que captura el comportamiento del usuario, hasta realizar los análisis que definen qué se construirá a continuación. Trabajarás estrechamente con product managers, ingenieros y diseñadores para asegurar que cada decisión clave esté basada en datos y no en la intuición.

• Diseñar e implementar el seguimiento de eventos para capturar las interacciones y el comportamiento de los usuarios dentro de tu dominio de producto.

• Gobernar la calidad del seguimiento en tu dominio: validar que los eventos se disparen correctamente, mantener el conjunto de eventos "Gold Standard" y mantener bajo control la deuda de seguimiento.

• Utilizar herramientas de IA (Claude, Cursor) para acelerar tu trabajo analítico; validar la precisión y el contexto de negocio de los resultados asistidos por IA antes de que influyan en las decisiones.

• Analizar las caídas en el embudo de usuario para identificar las causas raíz de la fricción y la pérdida de conversiones.

• Evaluar los resultados de los tests A/B para valorar el impacto de los cambios en el producto y realizar recomendaciones sólidas incluso cuando los resultados no sean concluyentes.

• Crear y mantener dashboards para monitorizar el rendimiento del producto y los KPIs en tu dominio.

• Trabajar estrechamente con data engineers y analytics engineers para co-crear productos de datos y pipelines fiables.

• Realizar análisis estructurados a través de múltiples fuentes de datos para detectar tendencias y oportunidades de producto.

• Colaborar con product managers, ingenieros y diseñadores para integrar los datos en cada decisión de producto.

• Traducir los insights en recomendaciones claras y accionables para la mejora del producto y el desarrollo de nuevas funcionalidades.