Analista de Datos Sénior (Operaciones de Customer Success)

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

• Más de 3-5 años de experiencia relevante en analítica como contribuidor individual

• Muy buenos conocimientos de SQL (preferiblemente BigQuery); Python sólido, especialmente para modelado estadístico y predictivo

• Conocimientos prácticos de modelado estadístico (análisis de regresión, previsión/predicción, A/B testing)

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

• Capacidad para digerir datos complejos y traducirlos al lenguaje de negocio: ser capaz de resumir hallazgos y enmarcarlos como una narrativa clara, no solo como un informe

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

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

• Proactivo por defecto: detectas lo que hay que hacer y elevas el nivel de ejecución a tu alrededor, en lugar de esperar instrucciones

• Sentido de propiedad con mentalidad emprendedora: te haces responsable de tu trabajo, de tus resultados y de todo lo que hay entre ellos

• Capaz de priorizar tu propia carga de trabajo con criterios sólidos, y saber cuándo alinearte con los stakeholders frente a cuándo escalar a tu manager

• Cómodo navegando en la ambigüedad y orientado a resultados

• Comprende las capacidades y límites de la IA/LLMs y tiene experiencia construyendo cosas con ellos (profesionalmente o por cuenta propia)

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

• Comunica conceptos complejos de forma sencilla y clara; genera confianza ante una amplia gama de stakeholders

Ventaja adicional

• Experiencia construyendo o validando modelos estadísticos/predictivos y entregándolos a un equipo de Data Science

• Experiencia en empresas tecnológicas, startups y/o consultoría. No se requiere experiencia previa en el sector sanitario o SaaS, ¡pero la curiosidad por ambos es crítica!

💙 Beneficios globales - No importa dónde estés, tendrás acceso a:

• Seguro médico, para que puedas centrarte en lo que importa.

• Bienestar que se adapta a ti: desde membresías de gimnasio hasta apoyo a la salud mental, lo tenemos cubierto.

• Tiempo libre que cuenta: ya sean vacaciones, tu cumpleaños o simplemente un día para recargar energías, creemos en el equilibrio.

📍 Beneficios locales - Dependiendo de tu ubicación, tendrás derecho a beneficios locales como vales de comida, ayudas de transporte o permisos parentales extendidos.

🚀 Crecimiento profesional - ¡Estamos creciendo, y tú también puedes hacerlo! Encontrarás muchas oportunidades para aprender, desarrollarte y explorar nuevos caminos, ya sea dentro de tu equipo o a través de proyectos transversales.

🌎 Un equipo verdaderamente global - Trabaja con personas talentosas de todo el mundo en un entorno diverso e inclusivo.

⏳ Flexibilidad que funciona para ti - El trabajo remoto y los horarios flexibles no son solo palabras de moda aquí. Aunque el grado de flexibilidad depende de tu puesto y equipo, valoramos los resultados por encima de los horarios rígidos. ¿Prefieres un entorno de oficina? Eres bienvenido en cualquiera de nuestros hubs en Barcelona, Varsovia, Curitiba, Río de Janeiro, Ciudad de México, Bogotá, Múnich, Roma o Bolonia.

Ten en cuenta: En este momento, no podemos patrocinar visados para este puesto. Para solicitarlo, ya debes tener el derecho legal para trabajar en tu país de residencia o en la ubicación del puesto.

La organización de Customer Success de Docplanner presta servicio a cientos de miles de profesionales sanitarios en 13 mercados. Dos líneas de negocio globales se sitúan en el centro de ese esfuerzo, Individual Doctors y Clinics, cada una liderada por un VP que necesita analítica precisa y fiable para hacer crecer su negocio y tomar decisiones con confianza.

Este puesto se encuentra dentro de Global Customer Success Operations & Analytics, el equipo que actúa como capa de conexión entre el negocio y la organización de datos de Docplanner: BI (estandarización de dashboards y datos), Data Platform (infraestructura, arquitectura, DWH) y Product Analytics (lanzamientos de productos y oportunidades).

Este rol está dedicado a una línea de negocio, colaborando estrechamente con ese VP y su equipo de liderazgo en los análisis profundos (deep dives), modelos de datos, dashboards y experimentos necesarios para gestionar y hacer crecer el negocio en nuestros 13 mercados.

Reportarás al Global CS Ops analytics manager, quien establece las prioridades del equipo y apoya los grandes proyectos que este emprende. Dentro de ese marco, tú eres responsable de cómo gestionas tu propio tiempo día a día, priorizando las peticiones entrantes, secuenciando tu backlog y decidiendo qué requiere la intervención de tu manager frente a qué puedes resolver directamente con tus interlocutores de negocio y de datos.

Reporting, dashboards y modelos de datos

• Construir y mantener el reporting recurrente, los dashboards (Tableau, superset) y los modelos de datos en los que opera tu línea de negocio

• Construir y mantener automatizaciones que escalen a través de los mercados

• Mantener los resultados consistentes con los estándares de datos y dashboards de BI, escalando las carencias en lugar de buscar soluciones alternativas

Modelos analíticos: estadística y predicción (un enfoque creciente)

• Hoy en día, la mayor parte de tu tiempo se dedica al reporting y la ejecución. Durante el próximo año, esperamos un cambio significativo hacia el modelado analítico (estadística y predicción)

• Revisar, actualizar y mejorar los modelos estadísticos y predictivos en los que tu línea de negocio ya confía

• Construir MVPs para nuevos casos de uso predictivos o estadísticos, entregándolos a Data Science una vez validados

• Incorporar técnicas de regresión, previsión (forecasting) y otras técnicas estadísticas en tu análisis diario, no solo en el reporting descriptivo

Ejecución con enfoque en IA (AI-first)

• Trabajar con enfoque AI-first: utilizar la IA para realizar consultas, programar y analizar de forma más rápida y consistente

• Utilizar y contribuir a las librerías compartidas, al código reutilizable y a la arquitectura del equipo (por ejemplo, repositorios basados en GitHub)

Servir de puente entre los equipos de negocio y de datos

• Actuar como capa de traducción entre tu línea de negocio y la organización de datos de Docplanner: BI, Data Platform y Product Analytics

• Aportar los requisitos adecuados a cada equipo y señalar cuando el alcance o los plazos no coincidan con la prioridad del negocio

Impulsar la analítica para tu línea de negocio

• Colaborar directamente con el VP de tu línea de negocio asignada y su equipo para entender el negocio, identificar carencias y detectar oportunidades

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

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

Priorización y alineación con los stakeholders

• Gestionar la secuenciación diaria de tu propia carga de trabajo: triaje de peticiones entrantes, juzgar la urgencia e impacto, y decidir qué abordar primero sin esperar a recibir instrucciones

• Alinearte directamente con los stakeholders de negocio y de datos asignados sobre qué es importante y cuándo

• Escalar las compensaciones (trade-offs) entre equipos o de recursos a tu manager, quien es responsable de la priorización de los grandes proyectos del equipo

📊 Impacto real - Ayudamos a los médicos a ayudar a los pacientes. Tu trabajo realmente marca la diferencia.

📈 A escala, pero ágiles - Más de 3.000 empleados, pero seguimos siendo rápidos, flexibles y prácticos.

✨ Moldea el futuro, sostiene el crecimiento - Marca la diferencia ahora y construye para el éxito a largo plazo.