Somos una compañía dedicada a la gestión y desarrollo de campings y espacios de naturaleza, impulsando experiencias sostenibles, innovadoras y de alta calidad.
Nuestro objetivo es profesionalizar y dinamizar el sector, combinando hospitalidad, creatividad y estrategia para llevar la industria del camping a un nuevo nivel.
Con presencia en varios destinos estratégicos, trabajamos para ofrecer propuestas que mejoren la experiencia del cliente, refuercen la identidad de marca y generen impacto positivo en las comunidades locales.
Buscamos un/a Analytics Engineer con perfil analítico y técnico que quiera ayudar a construir y escalar el área de datos de la compañía.
La persona trabajará en diferentes partes del stack de datos, desde la construcción y transformación de datos hasta el análisis y generación de insights que ayuden a tomar decisiones de negocio.
El objetivo del rol es convertir el área de Data en un hub de análisis y toma de decisiones para toda la compañía, trabajando de forma transversal con equipos como estrategia, operaciones, pricing y marketing.
Por un lado, la construcción y mejora de la plataforma de datos, incluyendo el desarrollo de pipelines, la integración de nuevas fuentes de información y el modelado de datos analíticos dentro del data warehouse.
Por otro lado, la creación de sistemas de reporting y datasets analíticos, desarrollando dashboards, definiendo y documentando KPIs de negocio y contribuyendo a la organización y gobierno del dato dentro de la compañía.
Finalmente, el rol también incluye trabajo analítico aplicado al negocio, realizando análisis ad-hoc, simulaciones de escenarios (pricing, ocupación, etc.) y desarrollando herramientas analíticas que ayuden a mejorar la toma de decisiones.
Formarás parte de un equipo pequeño y flexible, donde cada miembro participa en distintos tipos de proyectos y tiene un impacto directo en el negocio.
3–5 años de experiencia en roles relacionados con Analytics Engineering, Data Analytics o Data Engineering.
~ Formación en Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Data Science, Informática o similar.
~ Dominio avanzado de SQL y experiencia trabajando con Python para análisis y transformación de datos.
~ Experiencia trabajando con data warehouses como Redshift, Snowflake o BigQuery, así como en modelado de datos analíticos y construcción de datasets para reporting y análisis.
~ Experiencia construyendo pipelines de datos e integrando distintas fuentes de información.
~ Experiencia con herramientas de BI como Metabase, Looker, Tableau o Power BI para la construcción de dashboards y reporting.
~ Conocimiento de entornos cloud, especialmente AWS (S3, Lambda Functions, CloudWatch).
~ Capacidad analítica para entender problemas de negocio y traducirlos en soluciones basadas en datos.
~ Se valorará experiencia con dbt, Airflow o Prefect, así como conocimientos en estadística aplicada o modelos predictivos.
¿Colaboración con equipos multidisciplinares en un entorno ágil y orientado a producto.
~ Entorno dinámico, joven y en crecimiento.
~ Horario flexible, con entrada entre las 8:00 – 10:00h y salida entre 17:00–19:00h.
~ Modelo de trabajo híbrido: 4 días en oficina y 1 día en remoto.
~29 días de vacaciones laborables.
~ Café, fruta y snacks disponibles en la oficina.
~ Seguro médico privado con Sanitas para el trabajador y tarifa reducida para familiares directos.
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