Gerente de Analítica Global

• Grado en un campo cuantitativo (Ingeniería, Estadística, Matemáticas, Física o similar)

• Más de 5 años de experiencia relevante en analítica, incluyendo más de 1-2 años liderando analistas

• Muy buenos conocimientos de SQL (preferiblemente BigQuery); Python es un plus

• Experiencia demostrada en el diseño y mantenimiento de automatizaciones y modelos de datos escalables. Implementación o escalado de formas de trabajo "AI-first" para un equipo de datos/analítica (por ejemplo, consultas y programación asistidas por IA, librerías de prompts o código compartidas, arquitectura reutilizable en GitHub o similar)

• Capacidad para digerir datos complejos y traducirlos al lenguaje de negocio, siendo capaz de resumir hallazgos y presentarlos como una narrativa clara, no solo como un informe, para audiencias senior no técnicas

• Experiencia práctica con Looker y/o Tableau, creando dashboards para audiencias no técnicas

• Conocimientos operativos de modelado estadístico básico y conceptos como el análisis de regresión y los tests A/B

• Experiencia trabajando de forma transversal, colaborando con stakeholders no técnicos de diferentes departamentos

• Fluidez profesional en inglés (el español es un plus)

• Residir en Madrid o Barcelona es ideal; este es un equipo con enfoque "remote-first" con la mayoría de los compañeros basados en España.

Lo que te hace encajar

• Pensador estratégico y estructurado que descompone problemas complejos y abstractos (de negocio o técnicos) en componentes lógicos y los resuelve de raíz

• Cómodo navegando en la ambigüedad y orientado a resultados

• Comprende las capacidades y limitaciones de la IA/LLMs, tiene experiencia construyendo cosas (profesionalmente o por cuenta propia) y puede traducir conceptos técnicos en impacto de negocio para la alta dirección

• Una persona con sentido de la propiedad y mentalidad emprendedora: te haces responsable de tu trabajo, de tus resultados y de todo lo que hay entre medias

• Trayectoria definiendo el alcance de problemas complejos, realizando análisis cuantitativos de alta calidad y desarrollando insights que impulsen decisiones

• Capaz de priorizar eficazmente y liderar múltiples flujos de trabajo de proyectos de forma simultánea

• Genera confianza entre una amplia gama de stakeholders; comunica conceptos complejos de forma sencilla y clara

Ventaja adicional

• Experiencia en empresas tecnológicas y/o start-ups y consultoría

• No se requiere experiencia previa en el sector sanitario o SaaS, pero la curiosidad por ambos es esencial.

Liderar el equipo de analítica

• Gestionar y hacer crecer un equipo de 2-3 analistas: organizar la carga de trabajo, establecer prioridades y mantener un ritmo saludable utilizando metodologías ágiles (sprints, backlog, gestión clara de solicitudes)

• Formar a los analistas para que crezcan técnica y profesionalmente; responsabilizarlos de la calidad y el impacto, no solo de la producción

• Coordinar y alinearse con los stakeholders, tanto globales como locales, asegurando que el trabajo del equipo llegue donde más importa

Equipo y herramientas con enfoque "AI-first"

• Formar y capacitar al equipo para trabajar con un enfoque "AI-first"; utilizando la IA para realizar consultas, programar y analizar de forma más rápida y consistente

• Sentar las bases para que esto sea escalable: librerías compartidas, código reutilizable y arquitectura (por ejemplo, repositorios basados en GitHub) para que las prácticas "AI-first" estén sistematizadas y no dependan de hábitos individuales

Impulsar la analítica para "Individual Doctors" & "Clinics"

• Colaborar directamente con el VP de "Individual Doctors" y el VP de "Clinics" para entender sus negocios, identificar carencias y detectar oportunidades

• Liderar análisis profundos que vayan más allá de describir qué sucedió para explicar por qué sucedió y qué hacer al respecto

• Proponer, ejecutar y analizar experimentos (tests A/B y otros) que fundamenten las decisiones de negocio

Modelos de datos y dashboards

• Construir y mantener modelos de datos y automatizaciones que escalen en los 13 mercados

• Crear dashboards en Looker y/o Tableau que los stakeholders no técnicos puedan utilizar realmente para la toma de decisiones

• Mantener los resultados del equipo alineados con los estándares de datos y dashboards de BI, escalando las discrepancias en lugar de buscar soluciones alternativas

Servir de puente entre los equipos de negocio y de datos

• Actuar como capa de traducción entre las necesidades de negocio (VP de "Individual Doctors", VP de "Clinics") y la organización de datos de Docplanner: BI, Data Platform y Product Analytics

• Aportar los requisitos adecuados a cada equipo y plantear objeciones de forma respetuosa cuando el alcance o los plazos no coincidan con la prioridad del negocio

• Profundizar en un mercado específico cuando los equipos locales necesiten apoyo analítico dedicado

Insights generados por IA

• Construir y mantener la capa de interpretación entre nuestros sistemas de datos y los usuarios finales, transformando métricas y modelos en insights generados por IA sobre los que la gente pueda actuar, no solo más datos para leer

• Extraer insights sobre el rendimiento del mercado a partir de nuestras métricas y modelos, y entregarlos directamente a los stakeholders senior en un formato claro y listo para la toma de decisiones

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