Buscamos un/a Data Analyst con perfil híbrido entre desarrollo frontend y backend para incorporarse a un proyecto con un cliente internacional del sector logístico. Se trata de una posición para cubrir una baja de un perfil senior, con una duración mínima de 6 meses y posibilidad real de continuidad a largo plazo, ya que el equipo está en pleno crecimiento.

Buscamos a alguien autónomo/a y resolutivo/a, capaz de trabajar con Python, Streamlit, Spark y DBT.

Responsabilidades
Mantener y evolucionar pipelines de datos y dashboards ya en producción.
Desarrollar nuevos modelos de datos y ETLs con Spark (PySpark) y DBT.
Construir y mantener dashboards y reports para stakeholders con Streamlit.
Detectar, debuggear y resolver incidencias en dashboards y aplicaciones (por ejemplo, filtros que fallan o gráficos que no cargan).
Modelar datos siguiendo una arquitectura por capas (bronze, silver, gold).
Orquestar ETLs en Databricks mediante Jobs/Workflows (YAML).
Trabajar con Databricks como data warehouse/data lakehouse, en Azure.
Colaborar con un equipo internacional (Reino Unido,



Alemania y Barcelona).
Comunicar en inglés a nivel técnico con el resto del equipo.

Requisitos
Experiencia previa como Data Analyst (perfil junior++ o mid).
Formación en Ingeniería o similar.
Programación en Python (incluyendo PySpark y Streamlit).
Conocimientos sólidos de SQL.
Muy buen conocimiento de DBT (DBT core, no DBT Cloud).
Experiencia en modelado de datos y trabajo con algún data warehouse o data lakehouse.
Conocimientos de Databricks y Spark.
Experiencia construyendo dashboards y visualizaciones (Streamlit).
Nivel de inglés técnico suficiente para comunicarse con el equipo (no se requiere nivel de negocio).
Perfil autónomo, resolutivo y con capacidad de trabajar en remoto con buena autonomía.
Disponibilidad para acudir puntualmente a la oficina de Barcelona (modelo híbrido, aprox. 2 días/semana).

Aspectos valorables
Conocimientos o interés en integración de IA/LLM.
Conocimientos de Machi

📌 Data Analyst (Barcelona)
🏢 Innoit Consulting
📍 Barcelona