Barceló Hotels & Resorts es la marca de una de las 30 mayores compañías hoteleras a nivel mundial. Una marca internacional tanto para hoteles vacacionales como de negocios con un posicionamiento medio y medio-alto dentro de las diferentes localizaciones donde se ubica. Sus hoteles son diferentes, adaptándose a las peculiaridades de cada país o zona y siempre manteniendo buenos estándares de calidad y servicio. Hoteles donde siempre hay algo que produce nuevas sensaciones. Puede ser la comida, la animación, la variedad de instalaciones y servicios, el trato personal o la autenticidad y el conocimiento del lugar.

El objetivo de esta posición es la de analizar los datos de RRHH a nivel corporativo, asegurando la calidad y coherencia de la información en un entorno internacional. Este puesto es clave para transformar el dato en decisiones estratégicas, impulsando la evolución hacia un modelo más automatizado, escalable y gobernado.Las funciones asociadas a la posición son, entre otras:<div><div>Reporting estratégico y regulatorio<ul><li>Liderar el reporting del Estado de Información No Financiera (EINF)</li><li>Garantizar la calidad, consistencia y trazabilidad del dato</li><li>Coordinar auditorías y preparación de evidencias</li></ul>Analítica y toma de decisiones<ul><li>Diseñar y evolucionar dashboards y modelos analíticos</li><li>Impulsar una cultura data-driven en RRHH</li><li>Automatizar procesos y reducir tareas manuales</li></ul>Gobierno y calidad del dato<ul><li>Definir estándares y controles de calidad</li><li>Homogeneizar y reconciliar datos entre múltiples sistemas (Workday, BI, compensación, etc.)</li><li>Diseñar y mantener procesos ETL / ELT</li></ul>Data &amp; Tech<ul><li>Modelar estructuras de datos (capas semánticas, star schema)</li><li>Colaborar con IT en entornos como Snowflake y BI</li><li>Automatizar procesos mediante Python</li><li>Evolucionar herramientas open source (Metabase, Superset…)</li></ul></div></div>

Analista de Datos RR.HH.

Serás responsable de liderar la analítica de datos de Recursos Humanos a nivel corporativo, garantizando la calidad, coherencia y trazabilidad del dato en un entorno internacional. Tendrás un rol clave en la homogeneización y reconciliación de datos entre múltiples sistemas, habilitando la toma de decisiones estratégicas y asegurando el cumplimiento regulatorio (EINF / RSC). Responsabilidades clave:<div>1. Reporting estratégico y regulatorio  - Liderar el reporting de RRHH del Estado de Información No Financiera (Memoria de sostenibilidad)  - Garantizar calidad, consistencia y trazabilidad del dato  - Coordinar auditorías y evidencias con los auditores     2. Analítica y explotación del dato  - Diseñar y evolucionar dashboards y modelos analíticos  - Impulsar la toma de decisiones basada en datos  - Reducir procesos manuales    3. Calidad, gobierno y reconciliación del dato  - Definir controles de calidad y marcos de gobierno del dato  - Homogeneizar y reconciliar datos entre sistemas (Workday, turnos, compensación, BI)  - Diseñar y mantener procesos ETL / ELT  </div><div>- Explotar y evolucionar herramientas open source (ej. Metabase, Superset o similares) a nivel funcional y de modelo    4. Data &amp; Tech  - Definir estructuras de datos y ETL  - Colaborar con IT (Snowflake, BI)  - Automatizar procesos con Python </div>

Objetivo del Puesto: Brindar una oportunidad a estudiantes universitarios o recién graduados de obtener experiencia práctica en su campo de estudio y desarrollar habilidades profesionales en un entorno laboral real.La persona seleccionada, dará soporte en la preparación, calidad y explotación del dato de RRHH. El rol tiene un fuerte componente formativo, con exposición real a reporting estratégico, entornos analíticos complejos y datos internacionales. Las funciones principales están orientadas a dar:<ul><li>Apoyo en análisis y reporting de datos de RRHH, colaborando en la preparación de informes y dashboards corporativos.</li><li>Soporte en la calidad y preparación del dato, ayudando a detectar inconsistencias y a reconciliar información entre distintas fuentes.</li><li>Participación en proyectos de mejora y automatización, contribuyendo a reducir tareas manuales y a optimizar procesos analíticos.</li><li>Colaboración con equipos de RRHH y Data, apoyando la explotación del dato para la toma de decisiones.</li></ul>

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