Buscamos un Analista de Datos para incorporarse al equipo de Data QA. Su misión será garantizar la calidad, consistencia y trazabilidad de los datos que sustentan nuestros productos de peligro y riesgo de incendios forestales. Evaluará de manera rigurosa y sistemática los outputs generados y sus datos de entrada, identificando posibles errores, inconsistencias o desviaciones, y asegurando su seguimiento hasta su resolución definitiva.
Será responsable de diseñar, desarrollar y mantener scripts de validación e integrarlos en procesos automatizados, contribuyendo a la escalabilidad, eficiencia y robustez de nuestros controles de calidad. En Technosylva valoramos la diversidad de experiencias y habilidades, y entendemos que cada trayectoria es única. Integrarse en el equipo de Data QA y adaptarse a los diferentes flujos de trabajo.
Trabajar en colaboración con otros equipos para resolver errores y verificar correcciones, así como para integrar nuestros test de validación en pipelines automáticas de generación de datos. Evaluar y controlar la calidad de los datos de riesgo de incendios forestales y sus inputs. Contribuir a optimizar los procedimientos de validación mediante la programación de procesos que permitan monitorear la consistencia y calidad de los diferentes productos generados en la empresa,
así como de los inputs empleados para ello.
EXPERIENCIA/HABILIDADES REQUERIDAS Sólida experiencia en R y/o Python en la generación de códigos para desarrollar análisis geoespaciales y análisis estadísticos de datos. Conocimientos prácticos en sistemas de información geográfica (ArcGIS, QGIS...).
Experiencia realizando consultas y ejecutando scripts para acceder, transformar y extraer información de bases de datos.
Experiencia en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y en el uso de formatos como Parquet y JSON.
Experiencia en formatos de datos espaciales (rasters, netcdf, grib...) Habilidades analíticas, pensamiento crítico y alta atención al detalle.
Se valorará conocimiento en el medio natural e incendios forestales.
Se valorará experiencia con sistemas CI/CD como GitLab CI.
Se valorará experiencia en la containerización de scripts (Docker) para su integración en pipelines automatizadas. Grado en Ingeniería Forestal, Geografía, Física, o similar.
Flexibilidad horaria. Opciones de trabajo remoto. La finalización del salario y los beneficios depende de una multitud de factores que incluyen: ubicación, experiencia, capacitación, calificaciones y demandas del mercado.