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Citibox

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Data Analyst

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Data Analyst at Citibox (Madrid, remote-friendly) owning growth-vertical data end-to-end: building GCP pipelines and models in BigQuery/Dataform, a governed semantic layer, and Looker dashboards, plus business analytics (funnels, cohorts, retention), geospatial analysis for network optimization, and a gradual move into ML.

¿Cuántas veces has tenido que reorganizar tu día esperando un paquete que nunca llegó a tiempo?

En Europa, el 15% de las entregas residenciales fracasan en el primer intento, quemando a repartidores y frustrando a compradores. Citibox nació para eliminar esa fricción con su red de buzones inteligentes en portales residenciales.

Tras sellar una alianza estratégica con Amazon y levantar 100M€ para multiplicar por diez su infraestructura, necesitan reforzar el motor técnico que sostiene todo el sistema y escalar sus equipos de tecnología. ¿Te apetece saber más? 👇

Para entender qué vas a construir, hay que mirar qué ocurre un martes cualquiera a las 14:30h en el portal de un edificio.

Llega el repartidor con siete paquetes de cuatro agencias distintas. Nada de tocar timbres al azar, subir escaleras o dejar bultos al vecino.

Escanea cada etiqueta en su app, se comunica mediante códigos con las cerraduras de los buzones y deposita los pedidos en menos de dos minutos. Son buzones inteligentes: sin cables, sin wifi, sin electricidad. Magic 🪄!

En ese mismo momento, los residentes reciben una notificación para recoger las compras al volver a casa. Cero entregas fallidas, menos emisiones en la ciudad y privacidad absoluta.

El modelo de negocio es tan simple como potente: es 100% gratuito para vecinos y comunidades de propietarios. Citibox monetiza capturando parte del ahorro directo de costes que genera a las empresas de mensajería al convertir una ruta fallida en una entrega efectiva a la primera. Con la compra de Celeritas, además, han cerrado el círculo resolviendo las devoluciones (logística inversa) a través de miles de puntos de conveniencia.

🧐 ¿En qué momento aterrizas?

Están en su mayor fase de aceleración. Hoy gestionan una red de más de 60.000 buzones inteligentes instalados en más de 13.000 edificios entre Madrid, Barcelona y Londres, complementados por los más de 7.000 puntos de conveniencia de Celeritas.

El reto inmediato, impulsado por la inyección de 100 M€ liderada por el fondo español Ithaka y la alianza con Amazon, es escalar la red hasta los 600.000 buzones y desplegar activamente operaciones en Francia y Alemania.

Para el equipo de ingeniería, esto significa que la plataforma debe pasar de gestionar decenas de miles de eventos al día a procesar millones de transacciones concurrentes con alta disponibilidad y latencia mínima.

🙌 Tu misión como Data Analyst:

Tendrás un rol muy cercano al negocio y con una visión de extremo a extremo (end-to-end) sobre los datos de verticales de growth de la compañía.

Trabajarás desde la extracción y transformación de datos (ETL) en Google Cloud Platform hasta su análisis y visualización, convirtiendo los datos en información útil para la toma de decisiones.

Te incorporarás a los verticales de growth, trabajando mano a mano con los equipos de Producto, Operaciones, Ventas y Finanzas de todo el grupo. Entenderás sus necesidades, plantearás análisis y construirás las herramientas que les ayuden a tomar mejores decisiones.

Se trata de un puesto de alto impacto y de ejecución práctica que reporta al Head of Data, trabajando estrechamente con los responsables de negocio e ingeniería de todo el grupo (Citibox & Celeritas**).**

  • Liderar los datos de un vertical de negocio end-to-end: desde la ingesta de datos hasta el análisis y dashboards finales.
  • Construir y mantener pipelines en GCP: ingesta impulsada por eventos y por lotes (batch), transformación y modelado en BigQuery utilizando Dataform.
  • Construir una capa semántica gobernada: definir métricas unificadas y documentadas para evitar "guerras de métricas" y asegurar fuentes fiables para toda la empresa.
  • Diseñar y mantener dashboards en Looker que el negocio realmente consulte y utilice.
  • Ejecutar analítica de producto y negocio: análisis de embudos (funnels), cohortes, conversión, retención y rentabilidad de la red.
  • Reconciliar informes con áreas clave (ej. Finanzas / Contabilidad) y resolver discrepancias de datos.
  • Realizar análisis geoespaciales para la optimización de ubicaciones, cobertura y red física de entregas.
  • Evolución progresiva hacia Machine Learning: modelos de scoring, predicción de demanda y detección de anomalías o fraude.

En Citibox, Data tiene un papel transversal y muy cercano al negocio y a los equipos de ingeniería. No se trata solo de analizar datos, sino de entender qué necesita cada equipo y convertir esa información en decisiones y mejoras reales.

  • Pragmatismo y rigor: Les importa la calidad y la integridad de los datos, pero buscan hacerlo de forma práctica, evitando burocracias innecesarias y dando valor a la documentación y al conocimiento compartido.
  • Autonomía e impacto: Tendrás autonomía para explorar los datos, construir tus propios análisis y trabajar directamente con los equipos de negocio para convertirlos en decisiones accionables.
  • Cultura colaborativa: Trabajan desde la transparencia, la adaptabilidad y la mejora continua, compartiendo aprendizajes y entendiendo los errores como una oportunidad para seguir mejorando.

Buscan a una persona de Data con mentalidad de producto, curiosidad por el negocio y capacidad para moverse con soltura entre los datos y los equipos que los utilizan.

Alguien que no se limite a responder preguntas con datos, sino que sea capaz de entender qué hay detrás de ellas, plantear la mejor forma de resolverlas y convertirlas en información útil para tomar decisiones.

Lo que necesitas sí o sí:

  • Experiencia con datos: 3+ años trabajando como Data Analyst, Analytics Engineer o Data Engineer, idealmente en empresas tecnológicas, de producto o scale-ups.
  • SQL y modelado: Buen dominio de SQL y experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos. Si has trabajado con BigQuery, mejor todavía.
  • Del dato al insight: Experiencia trabajando con el ciclo completo del dato, desde la ingesta y transformación hasta su análisis y consumo.
  • BI y visualización: Experiencia construyendo modelos y dashboards que ayuden a entender el negocio y tomar decisiones. Looker / LookML será especialmente valorado, aunque también nos sirven Tableau, Power BI o Metabase.
  • Python: Experiencia utilizando Python para análisis de datos, automatizaciones o procesos relacionados con datos.
  • Experiencia profunda en GCP, especialmente Pub/Sub, Cloud Run, Cloud Storage, DataStream/CDC o Dataform.
  • Mentalidad de producto y negocio: Capacidad para entender qué necesita el negocio, traducir preguntas abiertas en métricas y análisis concretos y trabajar directamente con los equipos para generar impacto.
  • Nivel intermedio de inglés (B2): Capacidad para comunicarte en entornos técnicos internacionales.

Sumará puntos:

  • Experiencia con Terraform u otras herramientas de Infraestructura como Código.

  • Conocimientos de análisis geoespacial, como BigQuery GIS o GeoPandas.

  • Experiencia aplicando Machine Learning o IA a datos, desde modelos de series temporales o scoring hasta detección de anomalías o LLMs aplicados a BI.

  • Haber trabajado en logística, e-commerce, marketplaces o logística inversa.

  • Vacaciones: 25 días laborables al año + el día de tu cumpleaños 🎂 y el 24 y 31 de diciembre.

  • Equipo a tu medida: MacBook Pro desde el primer día para trabajar con las mejores herramientas.

  • Plan de carrera y aprendizaje: Entorno de scale-up con oportunidades reales de crecimiento profesional y formación continua.

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