Data Analyst – Proyecto de Datos en el Sector Farmacéutico
Estamos colaborando con una compañía tecnológica especializada en datos y producto digital, participada por uno de los principales grupos de distribución farmacéutica a nivel nacional.
La empresa funciona como un hub de innovación y data, desarrollando plataformas propias que integran y explotan datos de miles de farmacias, distribuidores y laboratorios, con un enfoque muy fuerte en negocio, analítica avanzada y producto .
Actualmente están construyendo una plataforma de inteligencia de negocio de referencia para el sector farmacéutico, con alto impacto real en la toma de decisiones de laboratorios y actores clave del sector.
Para este proyecto buscan incorporar a su primer/a Data Analyst, una posición clave para sentar las bases del equipo de datos y crecer con el proyecto.
&##Formarás parte del core del proyecto de datos, participando en el diseño, análisis y explotación de información estratégica del sector farmacéutico.
Diseñar y evolucionar modelos de datos a partir de múltiples fuentes (ventas, distribución, productos, comportamiento).
Analizar y calcular KPIs de negocio : market share, penetración, rankings, evolución de ventas, estacionalidad, performance por laboratorio y categoría.
Aplicar criterios estadísticos y normalización de datos para garantizar coherencia y calidad analítica.
Colaborar estrechamente con Data Engineering y el equipo técnico en un entorno cloud y altamente escalable.
Formación en Estadística, Matemáticas, Ingeniería o similar .
Experiencia previa (≈2–4 años) en consultoría de datos, BI o roles analíticos similares, con foco en negocio.
Buen dominio de SQL y Python para análisis de datos (pandas, numpy).
Experiencia trabajando con KPIs reales de negocio, no solo reporting.
Capacidad para entender el "para qué" del dato, no solo el "cómo".
Experiencia en sectores como retail, gran consumo, distribución o фарma .
Conocimiento de entornos cloud (BigQuery, Snowflake, Redshift...).
Familiaridad con Airflow, dbt, ETL, APIs .
Sensibilidad por producto digital y analítica avanzada.
&##Proyecto estratégico y de largo recorrido, con datos reales y volumen.
Ser una de las primeras piezas clave del equipo de datos (alto impacto y crecimiento).
Entorno tecnológico moderno (cloud, data engineering sólido, AI aplicada).
Cultura ágil, técnica y muy orientada a producto.
Modalidad muy flexible (remoto habitual; encuentros puntuales presenciales en Barcelona).