Kanguro es una startup de logística de última milla con alto potencial de crecimiento nacida en Barcelona con un propósito claro: liderar la transformación tecnológica de la logística.
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Operamos una red universal de puntos de recogida en España y estamos en plena expansión a Alemania, Francia y Portugal, combinando IA y tecnología propia para hacer la entrega y recogida de paquetes más productivo para el carrier, más cómoda para el cliente y más sostenible para todos.
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¿En qué consiste la posición? Buscamos a un perfil de ingeniería de datos que sea owner de toda la cadena: desde la extracción de datos de producción hasta el dashboard que consulta dirección, pasando por la capa de IA que permite hacer preguntas en lenguaje natural.
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Hoy operamos sobre una base de datos MySQL de producción que alimenta directamente Power BI (Microsoft Fabric) y una interfaz de IA con conexiones MCP a modelos de lenguaje.
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Funciona, pero necesitamos dar el salto: construir un data warehouse que desacople la capa analítica de producción, blindar la calidad del dato y escalar la infraestructura a cuatro mercados.
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Power BI es nuestra herramienta de reporting y seguirá siéndolo — por eso necesitamos a una persona que domine DAX y Power Query M como herramientas de trabajo diario, no como algo que aprendió una vez.
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Pero que además piense como ingeniero/a: pipelines automatizados, código versionado, tests de calidad y una arquitectura de datos que no se rompa cuando escalemos.
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Responsabilidades Data warehouse e infraestructura
- Diseñar y construir un data warehouse que desacople la capa analítica de la base MySQL de producción
- Implementar pipelines ETL/ELT automatizados para la ingesta y transformación de datos
- Orquestar pipelines con herramientas como Airflow, Prefect, dbt o equivalentes
- Automatizar la ingesta de nuevas fuentes: APIs de carriers, sistemas de tracking, datos de mercado
- Gestionar entornos en Microsoft Fabric y preparar la infraestructura para escalar a ES/DE/FR/PT
Power BI y modelo semántico
- Ser owner del modelo semántico de KanguroBI — star schema que cubre paquetería, KanguroPoints, derivaciones, operaciones de voice bot y cuota de mercado
- Escribir y optimizar DAX complejo: CALCULATE, FILTER, iteradores, relaciones inactivas, time intelligence
- Desarrollar y mantener transformaciones en Power Query M entre las fuentes de datos y la capa de reporting
- Gestionar Power BI Service: refresh incremental, permisos, RLS, embedding y schedules
- Construir dashboards operativos para Operaciones, Dirección y stakeholders externos
Calidad y fiabilidad del dato
- Ser responsable de que cada número que aparece en un dashboard sea correcto y verificable
- Implementar validaciones y tests de calidad en cada etapa del pipeline
- Monitorizar la salud de los datos: alertas ante anomalías, latencias o fallos en la ingesta
- Mantener un diccionario de datos completo: cada tabla, columna, medida y transformación documentada
IA y conexiones con LLMs
- Mantener y extender la interfaz de IA que permite a dirección consultar datos en lenguaje natural
- Gestionar conexiones MCP (Model Context Protocol) entre modelos de lenguaje y las fuentes de datos de Kanguro
- Alimentar la capa de conocimiento de IA con definiciones de métricas, contexto de negocio y esquemas actualizados
- Diseñar workflows de reporting automatizado: snapshots diarios, informes de OKRs, feeds a carriers
¿Qué perfil buscamos?
- ~4+ años de experiencia como Data Engineer, Analytics Engineer o en un rol similar con pipelines y modelos de datos en producción
- ~ SQL avanzado: optimización de queries, CTEs, window functions, índices, particionado
- ~ Power BI como herramienta de trabajo habitual: DAX complejo, Power Query M, star schema, PBIP/TMDL, refresh incremental
- ~ Python para procesamiento de datos y scripting de pipelines
- ~ Experiencia con herramientas de orquestación y transformación (Airflow, Prefect, dbt o similares)
- ~ Fundamentos sólidos de data modelling: fact vs dimension, slowly changing dimensions, definición de grano, bridge tables
- ~ Experiencia con bases de datos relacionales (MySQL/PostgreSQL) y conceptos de data warehousing
- ~ Mentalidad de ingeniería: código versionado, tests, documentación, infraestructura reproducible
- ~ Obsesión por la calidad del dato — detectas lo que falla antes de que nadie lo reporte
- ~ Capacidad de trabajar con autonomía y de comunicar decisiones técnicas a perfiles no técnicos
- ~ Valorable: experiencia con Microsoft Fabric, Azure o plataformas cloud de datos
- ~ Valorable: familiaridad con LLMs, MCP o integraciones de IA co