Data Analyst (Europe)

• Más de 3 años de experiencia en un rol similar basado en datos
• Sólida experiencia trabajando con KPIs y OKRs
• Excelente conocimiento práctico de SQL
• Familiaridad con Python y una variedad de herramientas de BI y visualización de datos
• Sólidos conocimientos de pipelines de datos ETL
• Sólidos conocimientos de A/B Testing
• Familiaridad con Airflow
• Comprensión de los principios de bases de datos relacionales y data warehouse
• Será beneficioso tener un sólido conocimiento de los deportes y el gaming
• Proactivo y con iniciativa propia, con excelentes habilidades analíticas
• Capacidad para prosperar en un entorno dinámico y de ritmo rápido
• Excelentes habilidades de comunicación

• Experiencia práctica con machine learning
• Conocimientos o experiencia relevante en la industria del gaming
• Conocimiento práctico de Python
• Experiencia con Airflow y Metabase

• Sporty es una empresa "remote first" en busca de la sostenibilidad
• Un salario competitivo + bonos por desempeño individual cada trimestre
• 28 días de vacaciones anuales pagadas
• Nuestro horario de trabajo principal es de 10:00 a 15:00 en tu zona horaria local, con flexibilidad fuera de este horario
• Bonos por referidos & bonos flash
• Equipamiento de última generación
• Retiros anuales de la empresa para ofrecer excelentes oportunidades de networking interno

Como Data Analyst en Sporty, analizarás petabytes de datos para proporcionar información clave que impulse las decisiones comerciales principales. Crearás cuadros de mando que utilizan diariamente los product managers, traders y ejecutivos, además de proporcionar informes detallados sobre diversas áreas del negocio con total libertad en tu metodología.

Además, nuestros analistas desempeñan un papel fundamental para garantizar la estabilidad de nuestra infraestructura de informes. Son vitales para mantener nuestra capacidad de ofrecer informes precisos y coherentes a los diversos interesados.

• Analizar conjuntos de datos grandes y complejos para identificar tendencias, patrones e información procesable que respalde la toma de decisiones empresariales.
• Diseñar, definir y supervisar los KPIs comerciales principales para evaluar el rendimiento del producto y operativo.
• Colaborar con los equipos de producto, marketing y negocio para traducir las preguntas de negocio en análisis de datos estructurados.
• Proporcionar información clara, concisa y basada en datos a los stakeholders y accionistas a través de presentaciones e informes.
• Desarrollar y mantener cuadros de mando y marcos de informes que permitan el análisis de autoservicio.
• Realizar análisis ad hoc para apoyar iniciativas estratégicas y necesidades comerciales emergentes.
• Garantizar la calidad e integridad de los datos validando los conjuntos de datos y colaborando con los equipos de ingeniería de datos cuando sea necesario.

• MySQL
• Python
• AirFlow
• AWS
• Metabase
• Redshift
• Linux