El desafío n.º 1 de toda empresa que busca desarrollarse es el reclutamiento de nuevos talentos.

"Crear una cultura de empresa basada en la agilidad y valorar la experiencia de nuestros empleados" es lo que te ofrecemos al unirte a la aventura #eXalt.

Actualmente en pleno crecimiento y con 5 años de existencia, nuestra empresa desea implementar una organización aún más cualitativa de lo que ya somos.

Hemos inaugurado nuestra oficina de España

Ya hemos logrado una pequeña parte de lo que imaginamos... pero seguimos creciendo y por eso queremos contar contigo

¿Por qué unirse a eXalt?

La fortaleza de eXalt es organizarse internamente como una organización de productos y cultivar. Nos comprometemos a apoyarte a lo largo de tu carrera gracias a nuestra capacitación y nuestro apoyo en la aprobación de certificaciones. Impulsados por nuestros valores de co-creación, doocracia y beta permanente, te permitiremos prosperar en un entorno dinámico y promover tu proactividad y espíritu de iniciativa.

*¿Qué harás?*

Te integrarás en un ambiente ya dotado de metodologías y workflows,



con el objetivo de analizar la situación actual, identificar oportunidades de mejora y definir e implantar una forma de trabajo que permita incorporar eficazmente nuevos equipos —especialmente vinculados al ámbito del dato— al ciclo de vida de producto.

No se trata de diseñar un marco teórico desde cero ni de aplicar estándares de manera rígida: se busca una persona pragmática, capaz de adaptar la metodología a la realidad organizativa y operativa existente.

*¿Cuáles serán tus funciones?*
- Analizar el modelo de trabajo, las metodologías y los workflows actualmente implantados.
- Identificar ineficiencias, dependencias y oportunidades de optimización en los procesos de trabajo.
- Diseñar propuestas de mejora realistas y acompañar su implantación.
- Facilitar la incorporación de equipos del área de datos al ciclo de vida de producto y a la dinámica de los equipos digitales.
- Adaptar las metodo

📌 Agile Coach (Madrid)
🏢 eXalt España
📍 Madrid