Data Engineer: Pipelines & Analytics - Hybrid + Stock Options

Hamelyn; Madrid; Hybrid; EUR 50,000 - 65,000; Full time

Benefits offered by this job

Stock options

Modelo híbrido orientado a la-productv

Seguro de salud privado

Servicio de comida

Gimnasio

Formación continua

Job summary

Hamelyn busca un Data Engineer para unirse al equipo de datos y reportar al Data Lead. El rol apunta a escalar la infraestructura de datos, construir pipelines ETL/ELT y modelos analíticos para impulsar decisiones de negocio y mejoras en producto y tecnología.

Trabajarás en múltiples países y colaborarás con producto/negocio para traducir preguntas en hipótesis, experiments y decisiones medibles, manteniendo calidad y fiabilidad de la información.

Qualifications

• Buen dominio de SQL y Python para análisis, automatizaciones y manejo de datos.

Responsibilities

• Analizar datos clave del negocio para detectar patrones, tendencias y oportunidades (pricing, catálogo, conversión, supply, operaciones).
• Definir y mantener métricas y fuentes de verdad (dashboards, tablas base, documentación) para que el equipo tome decisiones rápido.
• Construir y mejorar pipelines de datos (ETL/ELT) y modelos de datos listos para análisis (data marts), con foco en fiabilidad y rapidez.
• Mantener y mejorar bases de datos, data quality y automatizar procesos de reporting.
• Construcción y validación de modelos analíticos y predictivos: preparación de datasets, features, validaciones y medición de impacto.
• Colaborar con producto y negocio para traducir preguntas en hipótesis, experimentos y decisiones medibles.

Skills

SQL

Python

Estadística aplicada

Tools

MongoDB

BigQuery

Snowflake

Redshift

CI/CD

Job description

Hamelyn busca un Data Engineer para unirse al equipo de datos y reportar al Data Lead. El rol apunta a escalar la infraestructura de datos, construir pipelines ETL/ELT y modelos analíticos para impulsar decisiones de negocio y mejoras en producto y tecnología.

Trabajarás en múltiples países y colaborarás con producto/negocio para traducir preguntas en hipótesis, experiments y decisiones medibles, manteniendo calidad y fiabilidad de la información.