Business Analyst | Python · SQL · Databricks / 100% Teletrabajo en Madrid, España

En Metrica buscamos un/a Business Analyst con alrededor de 3 años de experiencia para actuar como nexo entre negocio, los equipos de Data y las áreas tecnológicas.

Buscamos un perfil mixto, con una dedicación aproximada del 70 % al análisis funcional y del 30 % al ámbito técnico. Tu principal responsabilidad será transformar las necesidades de negocio relacionadas con datos en requisitos, historias de usuario y tareas claras. Además, aportarás soporte técnico puntual mediante análisis de datos y pequeños desarrollos o ajustes en procesos existentes.

¿Cuáles serán tus funciones?

• Recoger y analizar requisitos funcionales y no funcionales, identificando necesidades, procesos, dependencias y resultados esperados.
• Crear, priorizar y mantener el backlog en Jira: épicas, funcionalidades, historias de usuario y tareas, con criterios de aceptación y trazabilidad.
• Participar en sesiones de refinamiento con el Product Owner y los equipos técnicos, resolviendo dudas e identificando riesgos y dependencias.
• Elaborar y mantener documentación en Confluence: procesos AS-IS/TO-BE, reglas de negocio, requisitos, decisiones y evidencias.
• Garantizar la trazabilidad entre las necesidades de negocio, el desarrollo, las pruebas y la aceptación funcional.
• Analizar fuentes de datos, mappings, transformaciones y controles de calidad mediante SQL y otras herramientas de consulta.
• Coordinar la comunicación entre negocio, Data Engineers, desarrollo, arquitectura y otros equipos implicados.
• Definir y ejecutar pruebas funcionales y UAT, documentar evidencias y gestionar defectos en Jira.
• Participar en las ceremonias ágiles y realizar el seguimiento de avances, bloqueos y dependencias mediante filtros, consultas JQL y dashboards.
• Colaborar puntualmente en el desarrollo y mantenimiento de procesos ETL/ELT en Azure Databricks, utilizando Python y, cuando corresponda, PySpark.
• Apoyar el diagnóstico de incidencias y la mejora del rendimiento de los procesos de datos, siguiendo las prácticas de testing, revisión de código y CI/CD del equipo.
• Utilizar herramientas de IA como apoyo al análisis y al desarrollo, manteniendo la revisión y validación de los resultados.