Data Analyst – Inversiones y Modelización

Descripción de la empresa Nuestra empresa familiar se dedica a estructurar y desarrollar operaciones de inversión en activos inmobiliarios y otros activos reales. Trabajamos con un enfoque a largo plazo, buscando crear valor sostenible y diversificar el patrimonio del grupo. Te integrarás en un entorno cercano, con toma de decisiones directa y exposición real a proyectos de inversión. Fomentamos el aprendizaje continuo, la autonomía y la participación activa en todas las fases de las operaciones. Tendrás la oportunidad de colaborar con personas expertas en finanzas, inversión y gestión de activos reales.

Descripción del puesto En el puesto de Data Analyst – Inversiones y Modelización, colaborarás en el análisis de datos de inversiones inmobiliarias y otros activos reales para apoyar la toma de decisiones del Family Office. En tu día a día, recopilarás, limpiarás y organizarás datos financieros y de mercado, elaborarás modelos de inversión en hojas de cálculo y herramientas de análisis, y prepararás informes y visualizaciones claras para el equipo. También participarás en la evaluación de riesgos, escenarios y sensibilidad de los modelos, aportando conclusiones y recomendaciones basadas en datos. Este es un puesto de prácticas, de dedicación a tiempo completo o parcial según acuerdo, y se desarrolla de forma presencial en Madrid.

Requisitos

• Aptitudes analíticas sólidas y experiencia en Data Analytics para interpretar grandes volúmenes de información y extraer conclusiones útiles.
• Conocimientos de estadística aplicada y manejo de herramientas de análisis de datos para apoyar la modelización y la evaluación de inversiones.
• Capacidad para la modelización de datos y elaboración de modelos financieros en Excel u otras herramientas, orientada a inversiones y activos reales.
• Buenas aptitudes de comunicación, tanto escrita como oral, para presentar resultados de forma clara y colaborar con diferentes personas del equipo.
• Formación en Economía, ADE, Ingeniería, Matemáticas, Finanzas o similar; se valorará conocimiento de mercados inmobiliarios, finanzas corporativas y programación básica (por ejemplo, Python, R o SQL).
• Capacidad de organización, atención al detalle, ganas de aprender y actitud proactiva en un entorno dinámico de inversión.