¿Quiénes somos? En idealista desarrollamos soluciones
de datos de alta calidad que apoyan la toma de decisiones en el
mercado inmobiliario. Nuestros productos impulsan el análisis del
mercado inmobiliario, la valoración de activos y los insights
avanzados para clientes de España, Italia, Portugal y ahora
también Francia Sobre el puesto Buscamos un perfil altamente
técnico y analítico para incorporarse a nuestro equipo de
tecnología, que trabaja en estrecha colaboración con el negocio en
idealista/data. Como Analytics Engineer, tendrás un papel principal en
la explotación eficiente de nuestros datos: Diseñar, construir y
orquestar pipelines que transformen datos en bruto en datasets
listos para el cliente. Desarrollar queries SQL optimizadas y
procesos ETL escalables. Automatizar workflows clave con Airflow y
dbt, migrando a ese stack desde frameworks internos. Monitorizar
los productos de forma continua para garantizar una entrega de
datos fiable. Refactorizar y optimizar los data pipelines
existentes para mejorar el rendimiento, la fiabilidad y la
mantenibilidad.



Documentar procesos y construir fuentes de datos
reutilizables y mantenibles. Colaborar con la unidad de negocio
idealista/data para construir mejores productos de datos,
coordinándote con el equipo de data governance y con otros equipos
de datos para ser lo más eficaces posible. El puesto también
implica realizar análisis exploratorios para identificar mejoras y
aportar recomendaciones con impacto en el negocio. Una parte
fundamental de tu trabajo será adaptar las soluciones existentes a
nuevos mercados y necesidades, buscando siempre eficiencia,
escalabilidad y robustez. El puesto es full remote, pero esperamos
que nos acompañes presencialmente en: Las sesiones de onboarding.
Los eventos sociales. Al menos una reunión trimestral con el
equipo. Valoramos la iniciativa, la colaboración y la capacidad de
traducir las necesidades de negocio en productos de datos útiles y
sostenibles. Qué harás Construir y manten

📌 Analytics Engineer (Madrid)
🏢 Idealista
📍 Madrid