Somos una empresa tecnológica española que está transformando el mercado de segunda mano. Comprar online es fácil, pero ¿qué pasa con vender lo que ya no necesitas? En Hamelyn, hacemos que vender tus cosas usadas sea rápido y sin complicaciones. Empezamos con libros, y ya hemos añadido música, películas y videojuegos. Ambicionamos ser la aplicación a la que todos acuden para vender sin complicaciones y para comprar productos de segunda mano con el mismo nivel de calidad y servicio que al comprar productos nuevos.
Hoy, Hamelyn atiende a miles de vendedores y compradores diariamente, procesando cientos de miles de productos al mes y enviando pedidos de todas nuestras categorías desde nuestro centro logístico de Madrid a todo el mundo.
¿Tiene su CV preparado? Si es así y confía en que este es el puesto ideal para usted, asegúrese de enviar su solicitud lo antes posible.
Ahora estamos creciendo rápidamente y construyendo una infraestructura de datos a la altura del negocio. Necesitamos un Data Analytics Engineer que trabaje mano a mano con el Data Lead.
¿Buscamos un experto en datos, perfeccionista con la calidad y la fiabilidad de la información, con experiencia tanto en infraestructura como en análisis de datos. Reportarás al Data Lead.
Mejorar y escalar los sistemas de datos de Hamelyn y analizarlos para impulsar decisiones de negocio y mejoras en producto y tecnología.
Operamos en múltiples países con más de 30 millones de productos catalogados e integrados con marketplaces como Amazon, eBay y MercadoLibre. Analizar datos clave del negocio para detectar patrones, tendencias y oportunidades (pricing, catálogo, conversión, supply, operaciones).
Definir y mantener métricas y fuentes de verdad (dashboards, tablas base, documentación) para que el equipo tome decisiones rápido.
Construir y mejorar pipelines de datos (ETL/ELT) y modelos de datos listos para análisis (data marts), con foco en fiabilidad y rapidez.
Mantener y mejorar bases de datos, data quality y automatizar procesos de reporting.
Colaborar con producto y negocio para traducir preguntas en hipótesis, experimentos y decisiones medibles.
Buen dominio de SQL y Python para análisis, automatizaciones y manejo de datos.
Experiencia trabajando con datos en entornos reales: análisis, modelado, pipelines y mantenimiento de fuentes.
Capacidad para convertir datos en decisiones: plantear hipótesis, medir impacto, comunicar hallazgos y proponer acciones.
Bases sólidas en estadística aplicada (tests, segmentación, cohortes, funnels).
Experiencia construyendo y/o usando modelos analíticos o predictivos (forecasting, scoring, clasificación, recomendación).
Experiencia en product analytics / growth analytics (experimentos, atribución, conversión, retención).
MongoDB.
Experiencia en cloud (GCP, AWS o Azure): despliegue de pipelines, gestión de servicios gestionados de datos y buenas prácticas de IAM/costes.
Experiencia con algún warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift o similar) y buenas prácticas de versionado/CI.
Salario competitivo según experiencia.
Modelo híbrido orientado a productividad.
Servicio de comida y gimnasio.
Presupuesto de formación continua.
Un equipo joven, pragmático y ambicioso centrado en resultados reales y en hacer crecer el negocio. xpzdshu
Si buscas un proyecto ambicioso donde aplicar tus capacidades con resultados visibles, y seguir creciendo en una empresa de rápida expansión, te estamos esperando!