Data Analyst SQL Python Tableau

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).