Business Data Analyst – Pipelines de Datos

Acerca del puesto

Mercer busca un Business Data Analyst para su equipo en Madrid, con un perfil técnico sólido. La persona diseñará, construirá y operará pipelines de datos en la plataforma (principalmente Databricks) para habilitar productos de datos, reporting y analítica regional, asegurando calidad, fiabilidad, gobernanza técnica y rendimiento. El puesto reporta al Regional Business Data Manager.

Responsabilidades principales

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ELT/ETL en Databricks con Python y SQL, aplicando buenas prácticas.
• Gestionar y operar workflows en Databricks Workflows o herramientas de orquestación equivalentes según el entorno.
• Apoyar iniciativas regionales de calidad de datos: validación, limpieza y remediación.
• Ejecutar reportes, dashboards y chequeos de calidad, documentando y escalando anomalías.
• Mantener el registro de incidencias, procedimientos operativos estándar y artículos de conocimiento.
• Colaborar con equipos de negocio y operaciones para asegurar una captura de datos completa y correcta.
• Trabajar con equipos de BI/Analytics para publicar datasets curados y facilitar su uso en herramientas como Power BI.
• Actuar como enlace entre las necesidades de datos del negocio y los equipos centrales, y apoyar iniciativas de formación sobre calidad de datos.

Perfil requerido

• 3-5 años de experiencia práctica, preferiblemente como Data Engineer, en operaciones de datos, calidad de datos, gobernanza, operaciones de negocio o soporte analítico.
• Experiencia con procesos de calidad de datos y workflows de remediación en entornos multi-stakeholder; se valora experiencia regional o multi-país.
• Experiencia con herramientas ETL y construcción de pipelines (orquestación, monitorización, gestión de fallos y SLAs).
• Experiencia con herramientas de BI y visualización para dashboards y soporte a stakeholders.
• Familiaridad con gobernanza de datos (catálogos, lineage, workflows de stewardship) y metadatos.
• Buenas habilidades analíticas, atención al detalle y capacidad de trabajar de forma autónoma.

Habilidades requeridas

• Python y SQL
• Herramientas ETL y orquestación (p. ej., Databricks)
• Herramientas de BI (p. ej., Power BI, Tableau)

El trabajo es híbrido: se espera estar en la oficina presencial al menos tres días por semana, con un día fijo en común para los equipos de oficina.