Analista de Datos Sénior

• 22 días de vacaciones pagadas, además de tus festivos nacionales locales
• Horario de trabajo flexible y una cultura que confía en que gestiones tu propio tiempo
• Seguro médico privado o una ayuda para gastos médicos (según tu ubicación)
• Baja por enfermedad pagada ampliada para que puedas recuperarte totalmente sin preocupaciones
• Plan de carrera con oportunidades de crecimiento
• Un presupuesto trimestral de aprendizaje para cursos, libros o cualquier cosa que te ayude a crecer profesionalmente
• Un presupuesto trimestral de bienestar que puedes usar para deporte, terapia o incluso una buena novela
• El mejor hardware para tu trabajo (equipo Apple)
• Un producto galardonado y querido por miles de clientes en todo el mundo
• Una cultura transparente y flexible con las personas en el centro de todo lo que hacemos
• Eventos que son realmente divertidos

Estamos buscando un Senior Data Analyst que se sienta igual de cómodo diseñando un experimento, debatiendo sobre el significado real de una métrica o modelando datos. Serás el responsable del análisis que sustenta nuestras decisiones: qué pruebas merece la pena realizar en colaboración con nuestros stakeholders, qué dicen realmente los resultados y qué deberíamos hacer a continuación; o ayudarás a construir AI Analyst, nuestro MCP interno que permite a cualquiera hacer una pregunta a los datos sin tener que abrir un ticket. Tu trabajo dará forma a las cifras que guían a la empresa, desde la North Star del producto hasta los indicadores adelantados que nos dicen hacia dónde se dirige la facturación antes de que llegue allí. Trabajarás con los equipos de producto, marketing, I+D y revenue, junto a un equipo de datos pequeño y senior y nuestros ingenieros, utilizando SQL, dbt, Looker y Python. Si te gustan los problemas amplios, los caminos cortos hacia el impacto y que tus recomendaciones cambien realmente lo que sucede, te sentirás como en casa.

• Impulsar proyectos de alto impacto de principio a fin: desde una pregunta de negocio vaga hasta un resultado implementado. Acordaremos el porqué y el qué juntos; el cómo es tuyo.
• Diseñar y evaluar experimentos: juzgar si un test A/B es viable en primer lugar, diseñarlo correctamente cuando lo sea, y construir una lectura pre/post o cuasi-experimental creíble cuando no lo sea.
• Analizar experimentos con honestidad y decir qué significan: incluyendo aquellos que no funcionaron y aquellos en los que los datos no pueden respaldar la conclusión que alguien desea.
• Hacer recomendaciones, no solo dashboards: una gran parte de este rol es defender un punto de vista: qué deberíamos hacer, por qué y qué necesitarías ver para cambiar de opinión.
• Definir las métricas que guían a la empresa: y cómo se ven afectadas por las diferentes palancas que tenemos para alcanzar nuestros objetivos.
• Construir los conjuntos de datos y modelos en los que todos nosotros confiamos: transformaciones ETL/ELT, conjuntos de datos curados por caso de uso de negocio y nuestra migración a dbt.
• Ayudar a construir AI Analyst, nuestro MCP interno, para que los stakeholders puedan obtener respuestas por sí mismos, y colaborar estrechamente con producto, marketing, I+D e ingeniería, gestionando las expectativas y señalando retrasos con antelación, aportando una razón y una nueva fecha.

Remoto, desde cualquier lugar dentro de CET ±1, incluyendo la UE, el Reino Unido, Ucrania y Sudáfrica. El horario es flexible, con la expectativa general de que estés disponible y respondas dentro del horario CET 9-5. La flexibilidad funciona en ambos sentidos.