🔹 Data Analyst – eCommerce 🔹

📌 Sobre el rol

Buscamos un/a Data Analyst para incorporarse a nuestro proyecto, donde estamos colaborando con una empresa del sector eCommerce que trabaja con grandes volúmenes de datos de usuarios y clientes.

Formarás parte de un equipo multidisciplinar, trabajando estrechamente con Product Owners, Data Engineers y áreas de negocio como Marketing, Sales, BizDev y Operaciones.

Tu misión será analizar el comportamiento de usuarios y clientes, identificar tendencias, oportunidades y riesgos, y generar insights accionables que ayuden a mejorar productos, iniciativas comerciales y la experiencia del cliente.

Se trata de un rol muy orientado a producto y negocio, donde el análisis de datos tiene un impacto directo en la toma de decisiones.

💻 ¿Qué harás?

🔹 Analizar KPIs y Health Metrics relacionados con usuarios y clientes.

🔹 Crear dashboards y visualizaciones para monitorizar métricas clave del negocio.

🔹 Diseñar y analizar experimentos y A/B tests para evaluar iniciativas de producto.

🔹 Identificar tendencias, riesgos y oportunidades a partir del análisis de datos.

🔹 Traducir preguntas de negocio en análisis y modelos analíticos accionables.

🔹 Generar insights avanzados sobre comportamiento de usuarios y clientes.

🔹 Participar en la creación de modelos analíticos básicos como segmentaciones, clustering o modelos de propensión (upselling, churn, etc.).

🔹 Colaborar con el equipo de producto en la definición de métricas y reporting.

💡 Requisitos indispensables

🔹 +3 años de experiencia como Data Analyst en eCommerce o empresa online.

🔹 Dominio avanzado de SQL y bases de datos relacionales.

🔹 Experiencia trabajando con herramientas de visualización como Tableau, Qlik o similares.

🔹 Experiencia realizando análisis de datos, interpretación de métricas y generación de insights.

🔹 Experiencia colaborando con equipos de producto o negocio.

🔹 Capacidad para traducir necesidades de negocio en análisis de datos.

✨ Valorable

🔹 Conocimientos de Python o R para análisis de datos (pandas, numpy, scikit-learn, etc.).

🔹 Experiencia con A/B testing y experimentación de producto.

🔹 Conocimientos de machine learning básico (clustering, clasificación, regresión).

🔹 Experiencia trabajando con data warehouses o big data (Redshift, Databricks, datalakes, etc.).

🔹 Familiaridad con herramientas de data engineering como Airflow o DBT.

📍 Presencialidad aproximada: 1 vez cada 2–3 semanas en oficina.

🌍 ¿Por qué unirte a este proyecto?

🤝 People first – cultura diversa e inclusiva en un entorno internacional.

🚀 Tecnologías de vanguardia y proyectos globales.

📈 Oportunidades de crecimiento profesional y desarrollo continuo.

😁 Bienestar, gran ambiente y bajo índice de rotación.

🎓 1200 € anuales en presupuesto de formación y acceso a recursos de aprendizaje.

💰 Retribución flexible.

🩺 Seguro médico privado y paquete de beneficios.

⚡ Horario flexible y modelo híbrido.

🏋️ Wellhub: acceso a actividades deportivas, bienestar y apoyo en salud mental.

⚽ Equipos de fútbol y pádel patrocinados por Capitole.

🥳 Team buildings, eventos globales y fuertes comunidades tecnológicas.

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💬 Sabemos que no todos los candidatos cumplen el 100% de los requisitos. Si tu perfil no encaja a la perfección, pero crees que puedes aportar valor, ¡nos encantará conocerte igualmente!

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El empleado respetará las políticas de seguridad de la información:

- Tendrá acceso a información confidencial relativa a Capitole y al proyecto en el que trabaje.

- Tendrá que cumplir las políticas de seguridad y las políticas internas de la empresa y del cliente.

- Tendrá que firmar un acuerdo de confidencialidad.