Descripción de la oferta
Kanguro es una startup de logística de última milla con alto potencial de crecimiento nacida en Barcelona con un propósito claro: liderar la transformación tecnológica de la logística.
Operamos una red universal de puntos de recogida en España y estamos en plena expansión a Alemania, Francia y Portugal, combinando IA y tecnología propia para hacer la entrega y recogida de paquetes más eficiente para el carrier, más cómoda para el cliente y más sostenible para todos.
¿En qué consiste la posición?
Buscamos a un perfil de ingeniería de datos que sea owner de toda la cadena: desde la extracción de datos de producción hasta el dashboard que consulta dirección, pasando por la capa de IA que permite hacer preguntas en lenguaje natural.
Hoy operamos sobre una base de datos MySQL de producción que alimenta directamente Power BI (Microsoft Fabric) y una interfaz de IA con conexiones MCP a modelos de lenguaje.
Funciona, pero necesitamos dar el salto: construir un data warehouse que desacople la capa analítica de producción, blindar la calidad del dato y escalar la infraestructura a cuatro mercados.
Power BI es nuestra herramienta de reporting y seguirá siéndolo — por eso necesitamos a una persona que domine DAX y Power Query M como herramientas de trabajo diario, no como algo que aprendió una vez.
Pero que además piense como ingeniero/a: pipelines automatizados, código versionado, tests de calidad y una arquitectura de datos que no se rompa cuando escalemos.
Responsabilidades
Data warehouse e infraestructura
Diseñar y construir un data warehouse que desacople la capa analítica de la base MySQL de producción
Implementar pipelines ETL/ELT automatizados para la ingesta y transformación de datos
Orquestar pipelines con herramientas como Airflow, Prefect, dbt o equivalentes
Automatizar la ingesta de nuevas fuentes: APIs de carriers, sistemas de tracking, datos de mercado
Gestionar entornos en Microsoft Fabric y preparar la infraestructura para escalar a ES/DE/FR/PT
Power BI y modelo semántico
Ser owner del modelo semántico de KanguroBI — star schema que cubre paquetería, KanguroPoints, derivaciones, operaciones de voice bot y cuota de mercado
Escribir y optimizar DAX complejo: CALCULATE, FILTER, iteradores, relaciones inactivas, time intelligence
Desarrollar y mantener transformaciones en Power Query M entre las fuentes de datos y la capa de reporting
Gestionar Power BI Service: refresh incremental, permisos, RLS, embedding y schedules
Construir dashboards operativos para Operaciones, Dirección y stakeholders externos
Calidad y fiabilidad del dato
Ser responsable de que cada número que aparece en un dashboard sea correcto y verificable
Implementar validaciones y tests de calidad en cada etapa del pipeline
Monitorizar la salud de los datos: alertas ante anomalías, latencias o fallos en la ingesta
Mantener un diccionario de datos completo: cada tabla, columna, medida y transformación documentada
IA y conexiones con LLMs
Mantener y extender la interfaz de IA que permite a dirección consultar datos en lenguaje natural
Gestionar conexiones MCP (Model Context Protocol) entre modelos de lenguaje y las fuentes de datos de Kanguro
Alimentar la capa de conocimiento de IA con definiciones de métricas, contexto de negocio y esquemas actualizados
Diseñar workflows de reporting automatizado: snapshots diarios, informes de OKRs, feeds a carriers
¿Qué perfil buscamos?
4+ años de experiencia como Data Engineer, Analytics Engineer o en un rol similar con pipelines y modelos de datos en producción
SQL avanzado: optimización de queries, CTEs, window functions, índices, particionado
Power BI como herramienta de trabajo habitual: DAX complejo, Power Query M, star schema, PBIP/TMDL, refresh incremental
Python para procesamiento de datos y scripting de pipelines
Experiencia con herramientas de orquestación y transformación (Airflow, Prefect, dbt o similares)
Fundamentos sólidos de data modelling: fact vs dimension, slowly changing dimensions, definición de grano, bridge tables
Experiencia con bases de datos relacionales (MySQL/PostgreSQL) y conceptos de data warehousing
Mentalidad de ingeniería: código versionado, tests, documentación, infraestructura reproducible
Obsesión por la calidad del dato — detectas lo que falla antes de que nadie lo reporte
Capacidad de trabajar con autonomía y de comunicar decisiones técnicas a perfiles no técnicos
Valorable: experiencia con Microsoft Fabric, Azure o plataformas cloud de datos
Valorable: familiaridad con LLMs, MCP o integraciones de IA con datos
Valorable: conocimiento del dominio logístico o de integración con APIs de terceros
Castellano fluido.
Inglés B2 o superior
¿Qué ofrecemos?
Contrato indefinido a jornada completa
Salario de *************€ brutos anuales según experiencia
Oficina en Sant Cugat del Vallès, delante de la estación de Mirasol (FGC)
Posibilidad de 1 día de teletrabajo a la semana una vez asentado/a en el rol
Equipo con muy buen ambiente, joven y multidisciplinar
Trabajar en una empresa donde la inteligencia artificial es parte del día a día, no solo un claim
Autonomía total sobre la infraestructura de datos — tienes la oportunidad de diseñarla desde la base Stack real en producción con herramientas de IA ya integradas
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