Senior Data Analyst Bardi

Senior Data Analyst
Bardi
Emilia Romagna, Bardi

Verás que no es la primera vez que ayudamos a nuestros amigos de CoverWallet a sumar el mejor talento para su equipo.

Sí, sí.

A ti que estás leyendo es a quién estamos buscando.

¿Quién mejor que tú para unirse como nuevo/a Data Analyst de CoverWallet?

Se me antoja raro pero, pero por si no los conoces, CoverWallet es una plataforma online de gestión de seguros enfocada a pequeñas y medianas empresas.

Tienen el objetivo de simplificar la forma en que las empresas gestionan sus pólizas de seguros a nivel mundial.

Actualmente, operan en USA, Australia, Europa y … ¡Este mismo año desembarcarán en el mercado LATAM !

Argentia, Brazil y Colombia, hay quien se merece una bienvenida Te parecerá increíble, pero los orígenes de CoverWallet se remontan tan solo a 2015.

Nació para reinventar el sector de los seguros para pequeñas empresas a través de la tecnología, el diseño y los datos , y… ¡Vaya si lo han conseguido!

Ofrecen un servicio simple, rápido y eficaz.

En un periodo de 24-48 horas aseguran que tendrás un seguro personalizado para tu empresa, sin el tedio habitual que implica el proceso y, sobre todo, ¡de manera digital!

¿No te impresiona?

Las empresas sin CoverWallet pueden tardar hasta dos semanas en hacer lo mismo Te unirás al equipo de CoverWallet en un momento muy especial de crecimiento y de nuevos proyectos.

Hablando precisamente de crecimiento, aprovecho para decirte que será en el equipo de Data Analytics donde te reciban con los brazos bien abiertos Tienen un montón de retos técnicos y de ideas increíbles en su pipeline, esperando a que, con tu ayuda, vean muy pronto la luz.

Tu misión principal, será convertirte en el/la nuevo Data Ambassador de CoverWallet.

Ya… sí… pero, ¿qué es esto de ser Embajador/a del Dato?

Serás responsable de crear plataformas de analítica para apoyar cualquier iniciativa basada en datos de la compañía.

Ofrecerás análisis estratégicos en tareas de alta prioridad en toda la organización.

Trabajarás en estrecha colaboración con los equipos de negocio.

Verás que en tu día a día trabajas más cerca de producto, marketing, ventas y operaciones , que con el propio equipo de ingeniería.

El objetivo es que puedas darles visibilidad de los datos más influyentes en su área de trabajo y, tanto o más importante, que sea en tiempo real (o lo más cercano).

Para hacer de tu objetivo una realidad, no encontrarás mejores armas que, IMPRESCINDIBLE , tu dominio de SQL, tus habilidades con Looker (o alguna herramienta similar), y tu capacidad para exponer de forma clara y visual los resultados de tu trabajo.

En tu día a día generarás reportes, dashboards, visualizaciones de datos y cuadros de mando.

Enseñarás a la compañía sus propios datos, y darás visibilidad sobre sus KPIs.

Contribuirás , en primera persona, a la definición del modelo de datos de la empresa por el que se espera: Que todos los equipos , con independencia de su área de trabajo, puedan consumir la información de la forma más sencilla y natural posible.

En CoverWallet, ya desde el principio, se ha tenido mucho cuidado a la hora de construir la infraestructura y desarrollar su plataforma.

Están a la última de la última a nivel tecnológico y, lejos de estar todo hecho (menos mal ), tendrás todo el respaldo técnico para no preocuparte más que por dar lo mejor de ti.

Tu primer día En 1 mes Completarás tu onboarding y te asignarán un buddy para asegurar que tu aterrizaje en CoverWallet es suave como la seda.

Las primeras semanas las tendrás repletas de presentaciones.

Conocerás a tus managers y te darán una idea general de la estructura de la compañía.

Poquito a pocote introducirán al equipo e irás conociendo tus tareas y tu área de responsabilidad.

Al final de este primer mes, tendrás claros los objetivos de tu equipo y los de tu tribu.

Las dinámicas del día a día (dailies , retros , thinkings , stand-ups … ) ya no tendrán secretos para ti.

Crear y compartir cuadros de mando que midan el rendimiento de la empresa y generen información valiosa.

Democratizar el acceso a la información y los datos de una forma lo más natural y sencilla posible.

Presentar tus análisis y resultados para la toma de decisiones estratégicas.

Colaborar con los equipos de analítica e ingeniería de datos para seguir mejorando e iterando la plataforma de datos existente.

Trabajar, de forma transversal, con producto, ventas, operaciones y marketing para darles visibilidad de los datos que necesitan en tiempo real.

Actualmente, en CoverWallet, son unas 400 personas, de las que 4 pertenecen al equipo de Data Analytics.

Están creciendo de forma exponencial, ¡seguro que ya te habrás dado cuenta!, pero el equipo tiene planes ambiciosos y va escaso de manos Data Analytics forma parte del equipo de Data, en el que colaboran data scientist, ingenieros de datos, analistas de producto y analytic engineers entre otros.

Como ves, es un equipo muy transversal que da soporte a prácticamente toda la compañía.

Hacer que crezca, no solo implica mejorar su ancho de banda y el volumen de tareas que va a poder acometer, sino que también va a permitir una cierta especialización de sus integrantes.

Que el equipo aumente es una muy buena noticia, pero que sea mejor y más productivo es una noticia extraordinaria.

Su marco de trabajo está basado en la agilidad y hablarán, aunque entre comillas, de Kanban y Scrum.

La realidad es que aplican muchas de sus ceremonias como las dailies o las reuniones de retrospectiva, pero lo han adaptado a su manera, y lo que de verdad les funciona y les resulta productivo.

¡Olvídate de las entregas quincenales!

En CoverWallet, y en particular en Analytics, los sprints son de 1 semana.

No es capricho los chicos y chicas de negocio necesitan ser ágiles, hay información que consumen a diario y necesitan que esté actualizada.

¿Esperarías 3 semanas a decirle a tu madre que por fin has hecho la cama?

Dentro del equipo, tienen una organización muy plana , sin pirámides ni jerarquías marcadas (aunque ni marcadas ni no marcadas, decir que son inexistentes sería el mejor reflejo de la realidad).

La definición de tareas y roadmap , es responsabilidad de la manager del equipo.

Aparte de eso, todo se decide y se hace en conjunto.

¡Las oportunidades de crecimiento son TODAS!

Como ves, el tamaño del equipo es aún muy contenido y necesitan a una persona muy senior que: Necesite poca o ninguna supervisión.

A la que hagas un poquito de onboarding , ya puedas supervisar el trabajo de algunos compis, e incluso mentorizar a alguno de ellos.

Todo, absolutamente todo, lo tienen en Jira.

De esta forma se asegura un equipo alineado mientras se mantiene el pulso de los avances.

Otro tema fundamental es el uso de Git y la importancia de las revisiones.

Sin excepción, todo lo que va a producción se revisa por un montonazo de gente primero.

¡Un montón!

De verdad de la buena.

Este control exhaustivo garantiza no solo la transferencia de conocimiento, sino mantener la máxima calidad en el código entregado.

Lo importante no es cuándo lo haces, sino qué haces.

Por este motivo, CoverWallet tiene un HORARIO FLEXIBLE A modo estrictamente orientativo, te puedo decir que el horario más común es de 10:00 - 19:00 h, aunque si eres madrugador/a o se te pegan las sábanas, podrás gestionarte el tiempo como mejor te convenga.

Tendrás una jornada de 40 h semanales y, los viernes, gustan de salir un ratito antes.

Lo dicho, ¡tú te organizas!

Día laborable Vacaciones Vacaciones 25 días CoverWallet está subiendo como un cohete y ya va por su 3ª sede en España : La modalidad de trabajo es FULL REMOTE , aunque hay equipos cercanos a las oficinas que quedan de forma habitual para trabajar juntos.

No te voy a negar que les gusta hacer , pero te garantizo que tendrás libertad para decidir cómo y dónde quieres trabajar.

Elisabeth Albanell (Data & Analytics Manager): centrada en la investigación y creación de métodos eficaces para la recopilación de datos.

El análisis de datos es su día a día pero, por supuesto, también ¡proporcionar recomendaciones a la empresa basadas en sus hallazgos!

Gonzalo Calleja Palacios (Data Analyst): cuando una iniciativa de la compañía requiere de datos, ¡ahí está él!

Involucrado en la creación de plataformas de analítica sólidas, y modelando datos de tal forma que sean comprensibles por todos los miembros de la empresa.

Jeke Chen (Data Analyst): con foco en ofrecer análisis estratégicos sobre iniciativas de alta prioridad en la empresa.

Generando un impacto transversal en diversas áreas de la compañía, desde Marketing a Operaciones, su foco es ofrecer visibilidad de los datos, ¡en tiempo real!

Teresa Siles (Data analyst): su función principal es la recopilación y análisis de datos, ¡pero esto no queda aquí!

A sus labores de extracción, agrupación y análisis de datos se suma el descubrimiento de brechas u oportunidades de mejora para la empresa.

Juan Caravaca (Analytics Engineer): centrado en construir un modelo de datos que genere un impacto positivo en su equipo.

¡Facilita la consulta, trabajo y comprensión de los datos, a los analistas y científicos de datos de CoverWallet!

Santiago Sabalain (Analytics Engineer): ingeniero industrial especializado en Data.

Con experiencia en procesos de operación, ¡asegurando siempre un enfoque realista a la gestión de los problemas!

Leandro Tubia (Head of Data): responsable de la definición y ejecución de la estrategia de datos.

Su foco está en escalar la inteligencia empresarial, la ciencia de los datos y las capacidades analíticas digitales para ayudar cada día más y mejor a los clientes de CoverWallet.

¡Responsable del liderazgo de 5 equipos dentro de la compañía!

Alberto Baselga (CIO): con un claro enfoque en el liderazgo tecnológico, la gestión de productos y el desarrollo del negocio.

Su cultura centrada en la toma de decisiones basadas en los datos le ayuda enormemente al desarrollo de la estrategia de producto, ¡potenciando el crecimiento de CoverWallet!

Andres Herranz (Senior Data Scientist): centrado en el análisis de conjuntos de datos para extraer información valiosa mediante el desarrollo de modelos predictivos, soluciones analíticas avanzadas y herramientas de visualización.

¿Su foco?

¡Hacer las preguntas correctas y encontrar las respuestas adecuadas!

Daniel Ruiz (Lead Data Scientist): su foco es la creación de modelos predictivos para la estimación de precios y para la recomendación de productos.

Previo a su incorporación en CoverWallet, fue senior data scientist en Cabify.

Necesitan a un/a Data Analyst senior con al menos 3 años de experiencia para su equipo.

Amplia experiencia utilizando herramientas de visualización; preferiblemente Looker , Tableau o Power BI.

Experiencia trabajando en entornos ágiles , idealmente con Jira y Asana.

Excelentes habilidades de comunicación tanto oral como escrita.

IMPRESCINDIBLE tener un muy buen nivel de inglés.

Tendrás trato directo con un montón de stakeholders.

Capacidad de análisis y resolución de problemas.

Experiencia en el uso de datos para proporcionar insights a la dirección ejecutiva y a otros departamentos.

Que tengas experiencia previa con herramientas de modelado y transformación de datos como dbt.

Tu experiencia analizando datos y construyendo pipelines con Python (o algún lenguaje de programación similar).

Retribución flexible (cheques restaurante, transporte y guardería).

1500 € de presupuesto anual para que puedas formarte en lo que quieras.

Ambiente internacional y multicultural (+23 nacionalidades).

23 días de vacaciones +2 adicionales de asuntos propios.

Beneficios Cheque Guardería Presupuesto para formación Seguro de salud Ayuda con el transporte Capacidad de transformar parte del salario en pagos en especie como: cheques-guardería o Tickets Restaurant.

El proceso consta de varias fases, pero también te avanzo que va a ser extremadamente ágil: La primera fase será una entrevista con el equipo de People.

A continuación, tendrás una entrevista de 1 hora con Elisabeth, responsable de Data Analytics en CoverWallet.

Dedicaréis la primera hora a conocerte, descubrir tu background y motivaciones, y comentar en profundidad tanto la empresa como el propósito del equipo.

La segunda media hora te pedirán que hagas una pequeña prueba técnica de SQL.

Será muy sencillita, no tendrá por qué estar perfecta, pero sí deberás saber construir la lógica de la solución.

Si todo ha ido bien hasta aquí, el siguiente paso consistirá en un challenge técnico, un poquito más elaborado.

Podrás completarlo en casa y será un caso de negocio que deberás acompañar de una pequeña presentación (4-5 slides ).

La última fase será una entrevista con el Head of Data y/o una entrevista final con el CTO de la compañía.

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