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En Rankia creemos que una buena salud financiera contribuye a mejorar el bienestar físico y mental de las personas. Desde nuestros inicios en 2003 ayudamos a las personas a alcanzar la mejor salud financiera en cada etapa de sus vidas: desde la primera cuenta nómina, pasando por el ahorro y la inversión y la compra de una vivienda, hasta la planificación de la jubilación.
Nuestro compromiso con la comunidad —información financiera transparente, objetiva, independiente y accesible— nos ha llevado a ser el portal de referencia del sector. Contamos con una plataforma multicanal (web, eventos y contenido audiovisual) presente en 20 países, además de Rankia Pro, nuestro portal para profesionales del mundo inversor.
Formarás parte del equipo de AI & Data, un grupo cercano y colaborativo que da soporte al resto de departamentos e implementa soluciones propias.
Poseer el ciclo completo del dato económico y de audiencia del grupo:
Extraerlo de fuentes heterogéneas: el ERP (Odoo), la base de datos de producto, las plataformas publicitarias, GA4, Search Console y hojas de cálculo puente donde el negocio vuelca información manual.
Modelarlo en dbt sobre BigQuery, normalizando lógicas de negocio que hoy son inconsistentes entre departamentos, países y webs.
Traducirlo: convertir la contabilidad analítica al lenguaje del negocio (departamento, área, país, partner, canal) para que la dirección de la empresa pueda leerlo.
Automatizarlo: servicios en Cloud Run / Cloud Functions y scripts que generan los reportes recurrentes sin intervención manual.
Gobernarlo: decidir quién ve qué, con permisos y filtros por rol, país y segmento.
Documentarlo como artefactos trazables, para que el conocimiento no viva solo en una cabeza.
Todo bajo una regla innegociable: nada se entrega si no cuadra al dígito con la fuente oficial, y los reportes son completos pero honestos sobre su fiabilidad.
El día a día de este puesto se centra en la ingeniería analítica de principio a fin: diseñar y evolucionar la arquitectura de datos financieros para alimentar reportes clave, realizar el modelado y gobierno de datos mediante dbt, y gestionar el ciclo de vida completo de los cuadros de mando. Además, implica una labor crítica de auditoría forense para resolver discrepancias en los datos, actuando como interlocutor estratégico con la dirección para proponer mejoras de procesos y automatizaciones que transformen la información en decisiones de negocio fiables.
En tu día a día darás soporte a los equipos de negocio en cuanto a medición y visualización de datos vitales para ellos. Aquí tendrás que demostrar que conoces todo el proceso de extracción y depuración de cada dato.
Ingeniería de datos
Vibe coding: usar IA como multiplicador real en el día a día —modelos dbt, scripts de reporte, consultas— con criterio para auditar lo que genera antes de que llegue a un reporte de dirección.
SQL avanzado y experiencia real optimizando sobre un warehouse columnar (BigQuery preferentemente): particionado, clustering y control del coste por escaneo.
Modelado analítico con dbt: diseño en capas, estrategias de incrementalidad, tests y documentación.
Autonomía end-to-end: montar tus propias ingestas (ETL/ELT tipo Airbyte, integraciones directas con APIs REST) sin esperar a que alguien te prepare el dato.
Cloud sobre GCP: desplegar y mantener servicios (Cloud Run, Cloud Functions), gestionar service accounts, credenciales y scopes.
Python aplicado a automatización y generación de reportes (pandas, openpyxl).
Negocio y medición
Analítica web y de marketing digital: atribución, arquitecturas de UTM, tracking, cálculo de ROI/ROAS — y criterio propio para definir esas reglas, no solo para aplicarlas.
Entender cómo miden Google Ads y Meta Ads, y por qué su dato nunca cuadra con el contable.
Soltura con Looker / Data Studio como capa de salida, incluyendo permisos y filtros de seguridad por rol.
Forma de trabajar
Rigor con la calidad del dato y honestidad sobre la fiabilidad de cada número.
Capacidad de explicar de dónde sale un número a un perfil no técnico sin perder precisión, y paciencia para hacerlo las veces que haga falta.
Nivel intermedio de inglés.
Experiencia trabajando contra un ERP (Odoo especialmente).
Google Apps Script y sincronización bidireccional entre hojas de cálculo y el warehouse.
Diseño de acceso al dato: permisos a nivel de tabla o row-level según rol, país o departamento.
Haber trabajado con datos de monetización de tráfico o afiliación (CPC, CPL, CPA, FTD) y con detección de tráfico no humano.
Interés por el mundo de la inversión y las finanzas.
🕐 Flexibilidad horaria: organiza tu jornada según tus necesidades (🤫 ¡viernes por la tarde libre!)
🏠 Modelo híbrido (3+2): puesto de trabajo en Valencia, 3 días en la oficina y 2 desde casa.
🏖 Un merecido descanso: 22 días de vacaciones, 14 festivos, 4 festivos de empresa y tiempo libre en Nochebuena y Nochevieja.
📚 Crecimiento profesional: acceso a nuestro Plan de Formación interno y externo.
💼 Plan de compensación flexible: seguro médico, ticket restaurante, ticket guardería y tarjeta de transporte.
🎂 Celebra tu cumpleaños: viernes libre en la semana de tu cumpleaños.
🫂 Crea vínculos: varias actividades de team-building al año.
Además de la entrevista técnica, el proceso incluye un caso práctico corto sobre un problema real (un cuadre que no cuadra) para que veas cómo es el trabajo antes de decidir, y para que nosotros veamos cómo razonas cuando el dato no encaja.
¡Esperamos contar contigo para formar parte del equipo de Rankia!