Treball Esp. Big Data R en Madrid

El negocio de Comercialización desafía el reto del crecimiento; despuntando en competitividad, reinventando la relación con el cliente, acelerando la digitalización y la generación distribuida para impulsar la energía renovable. Necesitamos personas de acción, con ganas de aprender, sin miedo y con entusiasmo para evolucionar mirando al futuro. ¡Queremos ser los mejores en lo que hacemos! Trabajando en equipo, haciendo más con menos y desarrollando a cada persona, para crecer juntos tanto en el ámbito comercial como en el de otros negocios, gracias a las oportunidades de movilidad interna del grupo Naturgy. ¿Te apuntas al desafío? En este contexto buscamos talento para la posición de Data Analyst Sector Energético Como Data Analyst Sector Energético serás parte de este reto ilusionante donde los datos están en la base de las decisiones de negocio orientadas a la consecución de los objetivos estratégicos de la compañía, en diversos ámbitos de la comercialización de energía y servicios energéticos. Los retos de tu día a día estarán orientados a: Desarrollo y generación de procesos ETL para la carga y transformación de la información origen, permitiendo la creación de informes. Realización de análisis avanzados que faciliten la toma de decisiones, desde la propuesta de requerimientos hasta la presentación de resultados. Identificación y generación de variables sintéticas asegurando la coherencia en las extracciones entre las diferentes fuentes de información de la compañía. Automatización de procesos con herramientas de perfil DevOps (AWS Lambdas, Azure Functions ,Git, Athena, ...). Utilización de herramientas de query/reporting, creación de informes y consultas a bases de datos con SAS, SQL, Power BI, QuickSight. Desarrollo y mantenimiento de modelos predictivos y su explotación en entornos cloud para su consumo (Sagemaker AWS, Glue Jobs,..). Lo que necesitas: Titulación: Grado superior en Estadística, Matemáticas, informática o Ingeniería. Conocimiento de manejo de BBDD (SQL, PL-SQL, SAS) y lenguajes de programación orientados a generar análisis estadísticos (Python, SAS, R). Conocimiento de herramientas de visualización de datos (Power BI, QuickSight). Experiencia mínima de dos años en funciones de Data Analytics. Idiomas: Inglés (mínimo C1). Valorable Conocimiento del sector energético Experiencia en proyectos con tecnología Cloud (Azure, AWS). Valorable un segundo idioma. Lo que ofrecemos Trabajar en un equipo colaborativo y multidisciplinar. Ambiente que promueve la diversidad e igualdad. Programa formativo y de desarrollo. Compromiso con la conciliación y la flexibilidad, con formato de trabajo híbrido. Espíritu innovador en un entorno retador y motivador. Networking y trabajo en equipo con ubicación en Madrid.

Buscamos incorporar a un Consultor/a con experiencia de 2 a 5 años en el ámbito de BI. Queremos personas apasionadas por el tratamiento de datos, con conocimientos en SQL, herramientas ETL e ingeniería de datos. Entre las tareas a realizar están el análisis, diseño y desarrollo de soluciones de tratamiento del dato, cubriendo el end-to-end de la solución: ingesta, tratamiento, almacenamiento, explotación del dato y visualización de datos. ¿Qué buscamos? Conocimientos de Bases de Datos (SQL, Oracle, etc.). Conocimientos Entornos BI tradicionales (DWH, Datamarts, ETL, etc.), tanto on-premise como cloud. Desarrollo de procesos ETL y modelado de datos. Capacidad de comunicación a nivel funcional y técnico. Orientación al cliente. ¿Qué valoramos? Conocimientos e interés por aprender SAS. Conocimientos e interés por aprender Qlik. Qué te ofrece Innova: Planes de carrera personalizados basados en evaluaciones de desempeño anuales Política de teletrabajo Formación y certificaciones oficiales a cargo de la empresa. Para nosotros es importante fomentar el desarrollo del talento, la creatividad y el trabajo en equipo. Invertimos en espacios, tecnologías y herramientas para que los profesionales que componen nuestra compañía profundicen en sus habilidades, exploren nuevas áreas y se sientan una pieza fundamental.