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.

Asegúrese de leer detenidamente la información sobre esta posibilidad antes de presentar su candidatura.

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 Machine Learning (modelos supervisados).

Experiencia previa en entornos cloud Azure.

Conocimientos de Terraform o infraestructura como código (no imprescindible, el equipo cuenta con perfiles DevOps dedicados).

¿Qué ofrecemos?

Horario flexible.

Modelo de trabajo híbrido, favoreciendo el equilibrio entre vida personal y profesional.

Salario competitivo y plan de retribución flexible.

Seguro médico privado.

Presupuesto anual para formación y desarrollo profesional.

Cursos de idiomas.

Participación en comunidades tecnológicas y eventos del sector.

Seguimiento continuo y acompañamiento profesional.





Plan de desarrollo y crecimiento adaptado a tus objetivos.

En InnoIT creemos que el talento se desarrolla en un entorno donde aprender, innovar y disfrutar del camino van de la mano.

Únete a nuestro equipo, participa en proyectos innovadores y sigue creciendo junto a profesionales apasionados por la tecnología.

Si quieres saber más sobre nosotros

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Consulting Madrid Meetup

, Equidad e Inclusión En InnoIT promovemos activamente la diversidad, la equidad y la inclusión. Damos la bienvenida a personas con todo tipo de perfiles, experiencias y trayectorias profesionales, y fomentamos especialmente la participación de colectivos tradicionalmente infrarrepresentados en el sector tecnológico.

Evaluamos todas las candidaturas de manera objetiva y justa, garantizando la igualdad de oportunidades durante todo el proceso de selección. Asimismo, nos comprometemos a realizar los ajustes razonables necesarios para asegurar una experiencia accesible e inclusiva.

No discriminamos por razón de género, edad, origen, nacionalidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, religión, discapacidad o cualquier otra condición protegida por la legislación vigente.

Trabajamos para construir un entorno laboral diverso, respetuoso e inclusivo, donde todas las personas tengan las mismas oportunidades de crecimiento, desarrollo y reconocimiento profesional. xugodme

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