Data Analyst

[Nombre de empresa], pyme B2B del sector [sector] con sede en [ciudad], [X] personas en plantilla y [X] M€ de facturación, busca incorporar un·a Data Analyst al equipo de [data / producto / operaciones] de [X] personas.

Misión

Transformar preguntas de negocio en respuestas accionables sobre datos: SQL, modelado en dbt o equivalente, dashboards de producto y negocio, análisis ad hoc y presentación de resultados a stakeholders. La persona reporta a [Head of Data / Head of Product / CTO].

Responsabilidades

• Entregar análisis ad hoc de principio a fin: clarificación de la pregunta de negocio, extracción de datos, exploración, recomendación accionable, presentación al·a stakeholder.
• Construir y mantener dashboards de producto y negocio sobre la BI tool corporativa [Looker / Metabase / Tableau / otra], garantizando coherencia de métricas entre vistas.
• Contribuir al layer semántico de datos: modelos dbt o equivalentes, documentación de métricas clave, tests automatizados de calidad de datos.
• Detectar y comunicar inconsistencias o derivas en los datos antes de que afecten decisiones de negocio.
• Formar de manera informal a perfiles no técnicos (PMs, marketing, dirección) en lectura de dashboards y formulación de preguntas de datos accionables.
• Participar en la definición de la instrumentación de producto en colaboración con producto e ingeniería.
• Documentar supuestos, decisiones de modelado y casos límite identificados en los análisis.

Perfil

• Imprescindible: [2 a 5] años de experiencia profesional como Data Analyst, BI Analyst o equivalente; dominio sólido de SQL (joins múltiples, agregaciones, window functions); experiencia con al menos una BI tool moderna (Looker, Metabase, Tableau, Power BI, Mode); capacidad de comunicar resultados a perfiles no técnicos.
• Valorable: familiaridad con dbt y un data warehouse moderno (Snowflake, BigQuery, Redshift); experiencia con Python para análisis (pandas, notebooks); fundamentos de instrumentación de producto (Segment, Mixpanel, Amplitude); contribuciones a comunidades o proyectos públicos.
• Excluyente: ausencia de práctica SQL en autonomía; postura exclusivamente de reporting sin pregunta de negocio asociada; rechazo a participar en sesiones con stakeholders no técnicos.

Qué ofrecemos

• Retribución bruta anual: fijo [32-52] k€ según experiencia y especialización. Sin variable estructural; eventualmente phantom shares o stock options según la fase de la sociedad.
• Modalidad: [jornada completa, híbrido 2-3 días por semana en oficina, base en [ciudad] / remote-friendly].
• Beneficios: [seguro médico, ticket restaurante, cheque transporte, días adicionales de vacaciones, política de teletrabajo, presupuesto de material, presupuesto de formación y conferencias de data].
• Stack de datos: [a completar: warehouse, BI tool, herramienta de transformación, instrumentación de producto, lenguajes de análisis].