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• Liderarás la evolución de nuestra plataforma de datos clínicos sobre Google Cloud Platform • Diseñar y evolucionar la arquitectura de datos end-to-end sobre Google Cloud Platform • Definir y mantener la arquitectura de las capas Raw, Standard (Silver) y Curated (Gold) en BigQuery • Diseñar pipelines de ingesta, transformación y orquestación utilizando Cloud Composer (Airflow), Airbyte y dbt Core • Liderar la modernización de pipelines y modelos existentes hacia una arquitectura más escalable y mantenible • Definir estándares de modelado, documentación y gobierno del dato • Diseñar mecanismos de calidad mediante testing automático, monitorización y alertas • Garantizar el tratamiento seguro de datos clínicos mediante IAM, Policy Tags, DLP y controles de acceso • Definir estándares de observabilidad, logging y monitorización de la plataforma • Definir buenas prácticas de ingeniería y arquitectura • Colaborar con los equipos técnicos en decisiones de diseño e implementación • Optimizar el rendimiento y los costes de BigQuery y del resto de servicios de Google Cloud Platform • Actuar como referente técnico para la plataforma de datos

• Identificar y desarrollar nuevas oportunidades de negocio dentro del sector farmacéutico, construyendo relaciones sólidas y de confianza con farmacias y profesionales del sector. • Gestionar todo el ciclo comercial, desde la prospección hasta el cierre de nuevas oportunidades. • Alcanzar los objetivos comerciales definidos, contribuyendo al crecimiento sostenible del negocio. • Detectar cambios, tendencias y oportunidades dentro del mercado farmacéutico, compartiendo información relevante para la toma de decisiones. • Realizar un seguimiento estructurado de la actividad comercial mediante CRM y herramientas internas de gestión. • Coordinar y liderar las acciones comerciales dentro del territorio o unidad de negocio asignada. • Colaborar con otros equipos para asegurar una excelente experiencia de cliente y una correcta implementación de los servicios contratados. • Actuar como asesor de confianza para las farmacias, ayudándolas a identificar soluciones que aporten valor real a su actividad.

• Comprender las necesidades de negocio y analizar requisitos funcionales. • Traducir necesidades de negocio en especificaciones funcionales, historias de usuario y casos de uso. • Colaborar estrechamente con los equipos de desarrollo proporcionando contexto y claridad sobre los requisitos. • Participar activamente en la definición funcional de nuevas soluciones y mejoras. • Diseñar, planificar y ejecutar pruebas funcionales y procesos de validación de usuario (UAT). • Verificar que las soluciones desarrolladas cumplen los requisitos definidos. • Identificar, documentar y realizar seguimiento de incidencias y defectos. • Elaborar documentación funcional y documentación de pruebas. • Crear manuales de usuario y materiales de formación. • Impartir formaciones sobre productos y funcionalidades. • Contribuir a la mejora continua de procesos de análisis, validación y calidad. • Reportar avances y resultados al responsable del equipo.

• Diseñar y evolucionar la arquitectura de datos. • Definir, evolucionar e implementar la arquitectura end-to-end de datos sobre Google Cloud Platform. • Diseñar y construir las capas Raw, Standard (Silver) y Curated (Gold) en BigQuery. • Diseñar procesos de ingesta, transformación y orquestación utilizando Cloud Composer (Airflow), Airbyte y dbt Core. • Liderar la migración desde pipelines y modelos legacy hacia la arquitectura objetivo. • Definir estándares de ingeniería y gobierno del dato. • Diseñar modelos de datos, dominios, ownership, data contracts, catálogo, lineage y documentación técnica. • Definir mecanismos de calidad de datos mediante tests automáticos, reglas de validación, SLOs, alertas y procesos de monitorización. • Garantizar la seguridad y el cumplimiento en el tratamiento de datos clínicos sensibles mediante IAM, Policy Tags, DLP, auditoría y control de accesos. • Impulsar una plataforma preparada para el crecimiento. • Definir patrones de observabilidad, monitorización, logging y gobierno operativo de la plataforma. • Optimizar rendimiento y costes en BigQuery y servicios asociados de Google Cloud Platform. • Colaborar con los equipos de Producto, IA, Backend y DevOps para habilitar nuevos casos de uso analíticos y soluciones basadas en Inteligencia Artificial. • Actuar como referente técnico en arquitectura, buenas prácticas de ingeniería, CI/CD y estándares de desarrollo.

• Ownership de la capa analítica. • Diseñar y mantener modelos de datos analíticos en DBT, asegurando la trazabilidad, eficiencia y calidad de los datasets. • Construir y optimizar consultas complejas mediante SQL en BigQuery. • Gestionar la creación de tablas, vistas, rutinas y queries programadas (scheduled queries) para asegurar la disponibilidad y calidad de los datos. • Contribuir a la optimización del rendimiento y la eficiencia de costes del Data Warehouse. • Definir, estandarizar y documentar métricas y KPIs para garantizar su consistencia en toda la organización. • Colaborar con los equipos de negocio para entender necesidades analíticas y traducirlas en modelos de datos escalables y reutilizables. • Desarrollar y mantener dashboards y visualizaciones en Metabase y Tableau, asegurando su alineación con los modelos analíticos. • Garantizar que las visualizaciones estén alineadas con modelos de datos fiables y bien definidos. • Implementar procesos de testing y validación de datos (data quality) dentro de DBT. • Participar en la definición de buenas prácticas de versionado, testing y documentación en Git. • Contribuir a la mejora continua de la arquitectura de datos junto al Senior Data Engineer.

• Ownership de la capa analítica • Diseñar y mantener modelos de datos analíticos en DBT, asegurando la trazabilidad, eficiencia y calidad de los datasets. • Construir y optimizar consultas complejas mediante SQL en BigQuery. • Gestionar la creación de tablas, vistas, rutinas y queries programadas (scheduled queries) para asegurar la disponibilidad y calidad de los datos. • Definir, estandarizar y documentar métricas y KPIs para garantizar su consistencia en toda la organización. • Colaborar con los equipos de negocio para entender necesidades analíticas y traducirlas en modelos de datos escalables y reutilizables. • Desarrollar y mantener dashboards y visualizaciones en Metabase y Tableau, asegurando su alineación con los modelos analíticos. • Implementar procesos de testing y validación de datos (data quality) dentro de DBT. • Participar en la definición de buenas prácticas de versionado, testing y documentación en Git. • Contribuir a la mejora continua de la arquitectura de datos junto al Senior Data Engineer.

• Desarrollo de negocio hospitalario. • Identificar y prospectar hospitales y clínicas en todo el territorio nacional. • Detectar nuevas oportunidades comerciales dentro de cuentas estratégicas. • Activar y ampliar la red de contactos en Dirección Médica, Gerencia, IT/Sistemas, Compras y Unidades Clínicas. • Analizar las necesidades de cada organización y detectar oportunidades de digitalización y mejora de procesos. • Venta consultiva. • Gestionar el ciclo completo de venta: prospección, reuniones, análisis de necesidades, propuesta, negociación y cierre. • Diseñar propuestas de valor adaptadas a cada hospital o grupo hospitalario. • Participar en procesos de licitación pública y negociación en entornos privados. • Coordinar demostraciones de producto y presentaciones ejecutivas. • Construir relaciones sólidas y a largo plazo con los principales decisores. • Identificar oportunidades de crecimiento dentro de las cuentas (upselling y cross-selling). • Asegurar una correcta transición al equipo de implementación tras el cierre del acuerdo. • Gestionar el pipeline comercial y el forecast en CRM (Microsoft Dynamics). • Realizar seguimiento de oportunidades y asegurar el cumplimiento de objetivos de ventas. • Colaborar estrechamente con los equipos de Marketing, Producto e Implementación para garantizar una propuesta alineada con las necesidades del mercado.

• Liderar end-to-end la implementación de soluciones en clientes del sector salud, desde la planificación hasta el seguimiento post-lanzamiento. • Definir y ejecutar el roadmap del proyecto, asegurando cumplimiento de plazos, calidad, objetivos y estándares de calidad. • Gestionar integraciones, configuraciones y despliegues de las soluciones, garantizando su correcto funcionamiento. • Realizar validaciones funcionales, actuando como nexo entre cliente, negocio y equipo técnico, coordinando integraciones, configuraciones y despliegues. • Liderar la formación a usuarios clave y garantizar la adopción real del sistema en la operación diaria. • Crear y mantener documentación de uso, guías prácticas y materiales de formación adaptados a cada cliente. • Monitorizar el progreso mediante KPIs, generar reportes y proponer mejoras continuas. • Asegurar el cumplimiento de estándares de seguridad y privacidad de datos.

• Ownership de la capa analítica • Diseñar y mantener modelos de datos analíticos en DBT, asegurando la trazabilidad, eficiencia y calidad de los datasets. • Construir y optimizar consultas complejas mediante SQL en BigQuery. • Gestionar la creación de tablas, vistas, rutinas y queries programadas (scheduled queries) para asegurar la disponibilidad y calidad de los datos. • Contribuir a la optimización del rendimiento y la eficiencia de costes del Data Warehouse. • Definir, estandarizar y documentar métricas y KPIs para garantizar su consistencia en toda la organización. • Colaborar con los equipos de negocio para entender necesidades analíticas y traducirlas en modelos de datos escalables y reutilizables. • Desarrollar y mantener dashboards y visualizaciones en Metabase y Tableau, asegurando su alineación con los modelos analíticos. • Garantizar que las visualizaciones estén alineadas con modelos de datos fiables y bien definidos. • Implementar procesos de testing y validación de datos (data quality) dentro de DBT. • Participar en la definición de buenas prácticas de versionado, testing y documentación en Git. • Contribuir a la mejora continua de la arquitectura de datos junto al Senior Data Engineer.

• Participar desde el inicio en procesos de discovery junto con Product Managers, Product Designers y Tech Leads, ayudando a identificar problemas, oportunidades e insights accionables. • Analizar el comportamiento de los usuarios en el producto mediante datos cuantitativos y cualitativos, detectando patrones, fricciones y oportunidades de mejora. • Participar en entrevistas con usuarios, síntesis de hallazgos y validación de hipótesis de producto. • Construir y mantener actualizado el story map del producto junto con el PM, asegurando una visión clara del recorrido de usuario y de las soluciones necesarias. • Redactar y mantener las User Stories del backlog, definiendo claramente el problema, el usuario, la solución esperada y los criterios de aceptación. • Asegurar que las especificaciones funcionales tengan el nivel de detalle adecuado para que el equipo pueda trabajar sin ambigüedades, evitando tanto la falta de contexto como la sobre-documentación. • Revisar críticamente las soluciones antes de entrar en desarrollo, detectando inconsistencias funcionales, casos no cubiertos o posibles impactos sobre otras áreas del producto. • Validar funcionalmente los desarrollos realizados, asegurando que lo implementado resuelve correctamente el problema definido en la User Story. • Gestionar operativamente el backlog, manteniéndolo actualizado, priorizado y alineado con las decisiones del Product Manager. • Documentar decisiones de producto, contexto funcional y criterios utilizados para priorizar o descartar soluciones. • Realizar seguimiento de métricas de producto y generar hipótesis e insights accionables a partir de los datos.