Analista de Datos de Producto Financiero

• Más de 5 años de experiencia como Data Analyst o Analytics Engineer.

• Sólidas habilidades prácticas de SQL.

• Experiencia práctica con dbt, incluyendo modelado de datos, pruebas y documentación.

• Experiencia construyendo dashboards y productos de datos de autoservicio utilizando Metabase (o una plataforma de BI equivalente).

• Capacidad demostrada para entender los procesos financieros, no solo para ejecutar según una especificación, y traducir ese entendimiento en una lógica de datos robusta.

• Mentalidad de negocio sólida, con capacidad para conectar los KPIs con las decisiones que respaldan.

• Inglés fluido.

1. Experiencia en entornos fintech, lending o BNPL.

2. Conocimientos de provisiones, amortización, EIR o IFRS 9.

3. Python para análisis o automatización ligera.

4. Experiencia con herramientas de gobernanza de datos o catálogos como OpenMetadata.

5. Experiencia con herramientas de orquestación como Airflow.

6. Experiencia presentando productos de datos directamente a stakeholders de Finanzas o ejecutivos.

Tenemos una base sólida y sostenible, donde ofrecemos un lugar de trabajo seguro y fiable. Tienes la libertad y la confianza para realizar la mejor contribución posible.

Una de las fortalezas más valoradas por nuestros empleados es nuestro compañerismo y nuestra cultura de apoyo, que fomenta el sentido de pertenencia trabajando estrechamente con nuestros valores. Con nosotros, tendrás proyectos desafiantes en los que trabajar para impulsar tus habilidades y conocimientos.

Además, estamos muy orgullosos de la oficina única que tenemos, que ofrece un entorno cómodo e inspirador para trabajar con todo lo que necesitas.

• 23 días de vacaciones + 2 días de libre disposición al año.

• Plan de compensación flexible para transporte, restaurantes y guardería con Cobee.

• Descuentos en seguros de salud

• Horario de trabajo flexible.

• Un presupuesto personal para el desarrollo profesional.

• Talleres en la oficina y meet-ups para fomentar la participación de la comunidad y el crecimiento profesional.

• Trabajo híbrido desde Barcelona

Además, contamos con un Wellness Program que adopta un enfoque holístico cubriendo 6 áreas (conciencia ocupacional, física, financiera, emocional, social y ambiental). Cada área incluirá una variedad de actividades, y podrás elegir entre 34 actividades diferentes que mejor se adapten a tus necesidades para configurar un plan que funcione mejor para ti.

Las finanzas en seQura se basan en datos: cálculos recurrentes, procesos regulatorios, provisiones, ciclos de reporting y seguimiento de la rentabilidad. Como Senior Financial Product Data Analyst, serás el responsable del vínculo entre cómo funciona realmente el departamento de Finanzas, los KPIs que monitoriza y las decisiones que dichos KPIs impulsan, transformando ese conocimiento en productos de datos fiables y de autoservicio.

Este no es un rol de "recibir un ticket y escribir una consulta". Trabajarás estrechamente con los equipos de Finanzas y de Finance Tech para entender por qué un número es importante antes de modelarlo, y luego construirás productos de datos de confianza que los equipos de Finanzas puedan utilizar de forma independiente.

Tu trabajo mejorará directamente la forma en que opera el departamento de Finanzas, ayudando a establecer una única fuente de verdad para los ingresos, permitiendo el reporting de autoservicio y garantizando que la empresa pueda tomar decisiones con confianza basadas en datos fiables.

Transformar los datos brutos de seQura en productos de datos fiables y bien gobernados que impulsen las decisiones de negocio, el reporting y la IA en todos los dominios.

• Conocer profundamente el dominio financiero de seQura para entender qué KPIs son importantes, por qué lo son y qué decisiones de negocio respaldan, desde la fijación de precios y provisiones hasta la liquidación con prestadores (servicer settlement) y la rentabilidad del producto.

• Diseñar y construir productos de datos de nivel de producción, no solo consultas: modelos dbt en Redshift, totalmente documentados y probados bajo estándares de Single Source of Truth, junto con los dashboards de Metabase y los conjuntos de datos de autoservicio que se asientan sobre ellos.

• Colaborar directamente con los stakeholders de Finanzas para traducir procesos financieros y regulatorios complejos en modelos de datos robustos, fiables y auditables.

• Validar y conciliar outputs críticos de Finanzas, incluyendo informes de prestadores, ejecuciones de provisiones y tablas de amortización, asegurando que sean precisos y estén listos para auditorías.

• Rastrear los problemas de calidad de datos hasta su origen, trabajando estrechamente con Data Engineering para resolver los problemas en la fase inicial (upstream) en lugar de aplicar soluciones temporales en la fase final (downstream).

• Ayudar a cerrar la brecha de ingresos existente entre los sistemas operativos y el data warehouse, al tiempo que se mejoran los modelos financieros para impagos y amortización.

• Presentar hallazgos, recomendaciones y nuevos productos de datos directamente al liderazgo de Finanzas, conectando los datos con las decisiones de negocio que deben respaldar.

• Contribuir a iniciativas más amplias de gobernanza de Data & AI, incluyendo el trabajo de metadatos, documentación y catálogo de datos siempre que impacte en Finanzas.

• La capa de transformación dbt en todos los dominios de negocio.

• La Single Source of Truth (SSOT) para las métricas clave de negocio.

• Modelos semánticos que permitan un reporting y analítica consistentes.

• Contratos de datos y estándares de gobernanza en todos los dominios.

• Linaje de datos, documentación y capacidad de descubrimiento.

• Calidad, pruebas y monitorización de datos para garantizar productos de datos fiables.

• Tratamos los datos como un producto, con una propiedad clara, estándares de calidad y consumidores definidos.

• Construimos productos de datos de autoservicio en lugar de informes puntuales.

• Entendemos el contexto de negocio antes de construir modelos de datos: nos importa tanto el porqué existe una métrica como cómo se calcula.

• Trabajamos estrechamente con expertos de dominio para convertir el conocimiento de negocio en activos de datos reutilizables y fiables.

• Mejoramos continuamente la calidad de los datos mediante la gobernanza, la documentación, las pruebas y la colaboración.

Conocer los procesos financieros y KPIs principales de seQura, incluyendo pricing, provisiones, liquidación con prestadores y rentabilidad del producto. Conocer a los stakeholders de Finanzas y Finance Tech, y familiarizarse con los modelos dbt y dashboards de Metabase existentes que dan soporte a Finanzas.

Asumir la responsabilidad de tu primera iniciativa de calidad de datos o conciliación de principio a fin, rastreando los problemas hasta su origen junto con Data Engineering mientras contribuyes a un modelo dbt activo.

Entregar tu primer producto de datos financieros de autoservicio (un modelo dbt documentado junto con un dashboard de Metabase) que los stakeholders de Finanzas puedan utilizar de forma independiente, y presentar tu trabajo y recomendaciones al liderazgo de Finanzas.

Nuestro stack de Finance Analytics se basa en SQL, dbt, Redshift y Metabase, lo que permite crear productos de datos fiables y de nivel de producción en toda el área de Finanzas.

El equipo utiliza dbt para la transformación y las pruebas, Redshift como almacén analítico y Metabase para ofrecer reporting de autoservicio. OpenMetadata soporta la gobernanza y la capacidad de descubrimiento, mientras que Python y Airflow se utilizan cuando la automatización u orquestación aporta valor.