DATA WAREHOUSE ANALYST -
20 hours ago
Barcelona
Data Analyst – Proyecto de Datos en el Sector Farmacéutico Estamos colaborando con una compañía tecnológica especializada en datos y producto digital , participada por uno de los principales grupos de distribución farmacéutica a nivel nacional. La empresa funciona como un hub de innovación y data , desarrollando plataformas propias que integran y explotan datos de miles de farmacias, distribuidores y laboratorios, con un enfoque muy fuerte en negocio, analítica avanzada y producto . Actualmente están construyendo una plataforma de inteligencia de negocio de referencia para el sector farmacéutico , con alto impacto real en la toma de decisiones de laboratorios y actores clave del sector. Para este proyecto buscan incorporar a su primer/a Data Analyst , una posición clave para sentar las bases del equipo de datos y crecer con el proyecto. &##Formarás parte del core del proyecto de datos, participando en el diseño, análisis y explotación de información estratégica del sector farmacéutico. Diseñar y evolucionar modelos de datos a partir de múltiples fuentes (ventas, distribución, productos, comportamiento). Analizar y calcular KPIs de negocio : market share, penetración, rankings, evolución de ventas, estacionalidad, performance por laboratorio y categoría. Aplicar criterios estadísticos y normalización de datos para garantizar coherencia y calidad analítica. Colaborar estrechamente con Data Engineering y el equipo técnico en un entorno cloud y altamente escalable. Formación en Estadística, Matemáticas, Ingeniería o similar . Experiencia previa (≈2–4 años) en consultoría de datos, BI o roles analíticos similares , con foco en negocio. Buen dominio de SQL y Python para análisis de datos (pandas, numpy). Experiencia trabajando con KPIs reales de negocio , no solo reporting. Capacidad para entender el “para qué” del dato, no solo el “cómo”. Experiencia en sectores como retail, gran consumo, distribución o фарma . Conocimiento de entornos cloud (BigQuery, Snowflake, Redshift…). Familiaridad con Airflow, dbt, ETL, APIs . Sensibilidad por producto digital y analítica avanzada. &##Proyecto estratégico y de largo recorrido , con datos reales y volumen. Ser una de las primeras piezas clave del equipo de datos (alto impacto y crecimiento). Entorno tecnológico moderno (cloud, data engineering sólido, AI aplicada). Cultura ágil, técnica y muy orientada a producto. Modalidad muy flexible (remoto habitual; encuentros puntuales presenciales en Barcelona).