Data Analyst Consultant

• Titulación: Grado en Matemáticas, Física, Ingeniería, Química. Máster en BI, Business Analytics, Data Science, o experiencia equivalente.
• Herramientas: SQL, Python
• Nivel de Español hablado y escrito nativo.
• Sensibilidad de negocio y pensamiento estratégico.
• Fuertes habilidades analíticas
• Capacidad de comunicación y presentación de resultados analíticos

• Participar en proyectos innovadores en el ámbito del Data Science (nuestra tecnología combina BI con soluciones de machine learning adaptadas a cada cliente y con las que él mismo interacciona).
• Contacto directo con los clientes y acceso a problemas reales a los que se enfrentan las empresas, diseñando soluciones con un alto impacto.
• Formar parte de una startup en crecimiento y colaborar a diario con un equipo de expertos en consultoría estrategia, data science y desarrollo de software en la nube.
• Trabajar con tecnologías de última generación

Beneficios Prenomics

• Horario de trabajo flexible e híbrido
• Suministro ilimitado de bebidas con y sin cafeína
• Horas semanales dedicadas a apreder y discutir nuevas tecnologías
• Sistema de retribución flexible: tickets restaurante y transporte
• Evaluaciones de desempeño, diseño de plan de carrera y revisiones salariales anuales
• Actividades de teambuilding con todo el equipo

En Prenomics ayudamos a nuestros clientes a tomar mejores decisiones gracias a sus datos. Buscamos un perfil capaz de entender el negocio, explorar la complejidad del dato y construir soluciones end-to-end que generen impacto tangible - desde la integración y curación de datos hasta modelos predictivos y visualizaciones con herramientas de BI. Todo ello en contacto directo con el cliente.

• Análisis del uso que hace el cliente de los datos y estratégia de negocio.
• Detección de oportunidades de explotación de sus datos y de datos externos con alto impacto en su negocio.
• Exploración y análisis de datos, identificación de variables relevantes para resolver retos concretos.
• Estudio y modelización de la estructura global de datos del cliente.
• Construcción de soluciones a problemas de negocio en base a datos de principio a fin (compresión de necesidad, integrción del dato, curación de datos, visualización con herramientas de business intelligence, construcción de algoritmos y modelos predictivos).
• Comunicación de resultados e interacción directa con clientes.