Ingeniero de Análisis de Datos

• Alrededor de 3–5 años de experiencia en Analytics Engineering, Data Analytics Engineering o un rol similar.
• Sólida experiencia práctica con DBT, incluyendo modelado de datos, pruebas, documentación, linaje y flujos de trabajo de desarrollo basados en Git.
• Experiencia con almacenes de datos en la nube modernos, idealmente Google BigQuery, y sólidas habilidades en SQL.
• Buen conocimiento de conceptos de modelado de datos analíticos como facts, dimensions, star/snowflake schemas y metrics layers.
• Experiencia trabajando con datos de marketing, incluyendo seguimiento, plataformas publicitarias, atribución y rendimiento de campañas.
• Experiencia diseñando y optimizando modelos de Multi-Touch Attribution (MTA) y conectando la inversión de marketing con los ingresos, el ROI y el ROAS.
• Comprensión de customer journeys de marketing B2B complejos, incluyendo diferentes procesos de venta y duraciones de ciclos de venta.
• Capacidad para colaborar tanto con interlocutores técnicos como no técnicos y traducir las necesidades de negocio en soluciones de datos robustas.

Los vacíos de conocimientos se pueden cubrir. Incluso si no cumples con cada uno de los requisitos o no reúnes todas las cualificaciones enumeradas, aun así queremos saber de ti. 

Buscamos un Marketing Analytics Engineer que disfrute convirtiendo datos complejos en algo en lo que la gente pueda realmente confiar y utilizar.

Situado en la intersección de data engineering, analytics y marketing, construirás los modelos y pipelines que ayuden a nuestros equipos de Marketing a comprender el rendimiento, los customer journeys y el impacto real de sus inversiones. Desde la atribución multi-touch y el análisis de embudos hasta modelos DBT escalables, ayudarás a crear una base de datos fiable para tomar decisiones de marketing más inteligentes.

• Diseñar y construir modelos de datos de marketing escalables, que cubran la atribución multi-touch, puntos de contacto digitales y offline, account-based marketing, análisis de embudos e impacto de marketing.
• Desarrollar y gestionar proyectos de DBT, desde modelos de staging e intermedios hasta data marts fiables y listos para el negocio.
• Construir y optimizar pipelines y modelos de datos con un enfoque en el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia de costes.
• Colaborar con los equipos de Marketing y Operaciones para traducir las preguntas de negocio en métricas, KPIs y soluciones de reporting significativas.
• Ayudar a crear una visión coherente y fiable del rendimiento de marketing a través de complejos customer journeys B2B.
• Mantener estándares sólidos en torno a la calidad de los datos, pruebas, documentación, linaje y gobernanza.
• Colaborar con los equipos de IT y Martech para garantizar que nuestro ecosistema de analítica sigue las mejores prácticas de seguridad, cumplimiento e ingeniería.