Data Analyst – Proyecto de Datos en el Sector FarmacéuticoEstamos colaborando con unacompañía tecnológica especializada en datos y producto digital, participada por uno de los principales grupos de distribución farmacéutica a nivel nacional. La empresa funciona como unhub de innovación y data, desarrollando plataformas propias que integran y explotan datos de miles de farmacias, distribuidores y laboratorios, con un enfoque muy fuerte ennegocio, analítica avanzada y producto.Actualmente están construyendo unaplataforma 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 suprimer/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 evolucionarmodelos de datosa partir de múltiples fuentes (ventas, distribución, productos, comportamiento). Analizar y calcularKPIs de negocio: market share, penetración, rankings, evolución de ventas, estacionalidad, performance por laboratorio y categoría. Aplicarcriterios estadísticos y normalización de datospara garantizar coherencia y calidad analítica. Colaborar estrechamente conData Engineering y el equipo técnicoen un entorno cloud y altamente escalable. Formación enEstadística, Matemáticas, Ingeniería o similar. Experiencia previa (≈2–4 años) enconsultoría de datos, BI o roles analíticos similares, con foco en negocio. Buen dominio deSQLyPython para análisis de datos(pandas, numpy). Experiencia trabajando conKPIs reales de negocio, no solo reporting. Capacidad para entender el "para qué" del dato, no solo el "cómo". Experiencia en sectores comoretail, gran consumo, distribución o фарma. Conocimiento de entornos cloud (BigQuery, Snowflake, Redshift...). Familiaridad conAirflow, dbt, ETL, APIs. Sensibilidad por producto digital y analítica avanzada. &##Proyectoestratégico y de largo recorrido, con datos reales y volumen. Ser una de lasprimeras 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. Modalidadmuy flexible(remoto habitual; encuentros puntuales presenciales en Barcelona).