Ingeniero de Datos

• Tickets restaurante

• Vales eco (Eco vouchers)

• Seguro de hospitalización

• Seguro de grupo

• Coche de empresa o presupuesto de movilidad

• Plan de telefonía

• Ayuda para internet

• Seguro médico

• Ticket restaurante

• Plan de retribución flexible

Qué más obtienes:

• Un rol de alto impacto y gran autonomía en la intersección de datos, finanzas, producto y estrategia de go-to-market

• Trabajo híbrido desde Gante, Bélgica o Alicante, España: flexibilidad integrada por diseño

• Un equipo de datos pragmático y colaborativo que valora la responsabilidad y el impacto en el mundo real por encima del proceso por el proceso mismo

• La oportunidad de construir la base de analítica de ingresos y de producto de una empresa SaaS en expansión

• Un asiento en primera fila para ver cómo la dirección utiliza los datos para dirigir el negocio, con tu trabajo influyendo directamente en la dirección estratégica

Transparencia Salarial

En Lansweeper, cada puesto se asigna a un nivel definido por tres factores: la experiencia que requiere, la complejidad que implica y el alcance del impacto que conlleva. Cada nivel se corresponde con una banda salarial basada en estudios comparativos de salarios de la industria de Software/SaaS de tu país, de modo que tu salario refleje lo que el mercado paga por roles comparables.

Data Engineer

Contexto e Impacto

A medida que Lansweeper escala su negocio SaaS a través de nuevos productos y mercados, contar con datos fiables se ha vuelto crítico para la forma en que tomamos decisiones ejecutivas y a nivel de consejo. Dos preguntas están en el centro: ¿cómo está funcionando nuestro revenue? y ¿cómo utilizan los clientes nuestros productos? Estamos contratando dos Data Engineers para aportar estructura, confianza y claridad a ambas cuestiones.

Te unirás al equipo de Data & Analytics y trabajarás en una de estas dos áreas de enfoque:

Revenue Analytics: Construir la base de cómo Lansweeper mide el crecimiento: ARR, retención, expansión y previsión (forecasting). Tu trabajo dará forma a la manera en que los líderes C-level, el consejo, ventas y finanzas entienden el rendimiento y la planificación.

Product Insights: Construir los pipelines y modelos que muestran cómo los clientes adoptan y utilizan nuestros productos. Tu trabajo ayudará a los equipos de producto a decidir qué construir a continuación y ayudará a customer success a detectar riesgos y oportunidades de forma temprana.

Ambos roles comparten un objetivo: conectar el rendimiento comercial con el comportamiento del producto, para que la empresa pueda ver no solo qué está pasando, sino por qué. A corto plazo, ayudarás a establecer una única fuente de verdad para los KPIs de tu dominio, construirás informes fiables y listos para el consejo y la dirección, y habilitarás los modelos de previsión e insights que impulsan las decisiones de go-to-market y de producto.

No necesitas conocer nuestros productos o nuestra industria de antemano. Lo que más importa es la curiosidad, unos sólidos fundamentos de ingeniería y el interés por la parte de negocio de los datos.

Objetivos a 6-12 meses

• Desarrollar una comprensión sólida de la plataforma de datos, la arquitectura y los flujos de datos clave que sustentan la información y el análisis de negocio.

• Convertirte en un socio de confianza para los stakeholders internos mediante la entrega de soluciones de datos fiables, bien estructuradas y escalables que apoyen la toma de decisiones.

• Mejorar la calidad, la consistencia y la disponibilidad de los datos mediante el fortalecimiento de los pipelines, los modelos y las prácticas de gestión de datos.

• Colaborar con equipos multidisciplinares para comprender los requisitos de negocio y traducirlos en soluciones técnicas robustas.

• Apoyar la madurez de datos de la empresa permitiendo un mejor acceso a datos fiables y contribuyendo a una base de analítica escalable.

Desafíos
Los principales desafíos que enfrentarás son:

• Trabajar dentro de una organización en crecimiento donde las fuentes de datos, los sistemas y los procesos de negocio han evolucionado con el tiempo y pueden haber sido personalizados para satisfacer necesidades específicas.

• Diseñar soluciones de datos escalables y mantenibles en un entorno donde los requisitos pueden cambiar con frecuencia a medida que el negocio crece.

• Garantizar la calidad, consistencia y fiabilidad de los datos en múltiples sistemas y pipelines, gestionando al mismo tiempo las dependencias y la complejidad.

• Traducir las necesidades de negocio en implementaciones técnicas que sean tanto prácticas como alineadas con los estándares de la plataforma a largo plazo.

Responsabilidades Clave
Para ambos roles:

• Construir, mantener y mejorar los pipelines y modelos de datos que impulsan los informes a nivel ejecutivo y las métricas para el consejo en tu área de enfoque

• Establecer una única fuente de verdad fiable para los KPIs de tu dominio, conciliando los datos entre los sistemas de registro

• Construir los modelos de datos curados y la capa semántica que impulsan los dashboards e informes, en colaboración con los analistas

• Colaborar con los stakeholders de negocio (sales operations, finanzas, producto, customer success) para comprender la evolución de los procesos y reflejarlos con precisión en nuestros modelos de datos

• Investigar anomalías en los datos y rastrearlas hasta su origen (problema de pipeline, cambio en un sistema upstream o un cambio real de negocio), para luego trabajar con los stakeholders para resolverlas

• Mejorar proactivamente la calidad e integridad de los datos en tus pipelines para garantizar informes consistentes y fiables

• Apoyo al cierre de mes: La elaboración de informes es crítica en el cierre de mes. Cuando el fin de mes cae en fin de semana, formarás parte de una rotación para monitorizar los pipelines y asegurarte de que los números estén listos para finanzas y la dirección el siguiente día hábil. Esto es ocasional y se planifica con antelación, y la carga se comparte entre el equipo.

Perfil de Revenue Analytics:

• Responsabilizarte de los modelos de datos de ingresos que cubren ARR, MRR, churn, expansión, contracción y ciclos de renovación

• Conciliar los datos de ingresos entre CRM, facturación y ERP para producir una visión única y consistente de los KPIs financieros

• Construir y mantener la base de datos para los modelos de previsión, trabajando con analistas para apoyar la planificación de go-to-market

• Trabajar estrechamente con las operaciones de ventas y finanzas para mantener los modelos de ingresos alineados con la forma real en que la empresa vende y factura

Perfil de Product Insights:

• Responsabilizarte de los modelos de datos de uso y adopción de producto que cubren el uso activo, la adopción de funcionalidades, el engagement y la salud del cliente

• Integrar la telemetría del producto con los datos comerciales (cuentas, suscripciones, renovaciones) para que el uso pueda vincularse a la retención y la expansión

• Definir y mantener los KPIs de producto junto con la gestión de producto y customer success

• Construir las bases de los dashboards de autoservicio y los modelos de insights que ayudan a los equipos de producto a priorizar y a customer success a detectar riesgos y oportunidades de forma temprana