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Una buena búsqueda no termina al encontrar un título atractivo. Compara las tareas, los requisitos y las condiciones de cada oferta con tu experiencia. Esta guía te ayuda a crear una lista de oportunidades, preparar documentos relevantes y comprobar dónde enviar cada candidatura.

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Data Analyst

Emetlab

Trabajo remoto

Ubicación
Remote (Worldwide)
Jornada
Full Time
Publicado
15 oct 2026

Confirma que la oferta sigue abierta y revisa sus condiciones en el sitio web de la empresa antes de solicitar el puesto.

Descripción del puesto

La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

About the Job The Opportunity As a Data Analyst at Emetlab, you will turn data into decisions that shape the infrastructure behind elite AI training data. Emetlab is an AI data infrastructure company delivering expert-produced, rigorously validated datasets and end-to-end AI solutions to frontier laboratories, Fortune 500 enterprises, ambitious startups, and sovereign AI programmes across the globe. In this role, you will uncover insights that drive operations, quality, and business strategy. You will analyse contributor performance, dataset quality metrics, production pipeline efficiency, and client delivery outcomes to help the team understand what is working, what is not, and where the greatest opportunities lie. Your work will directly inform how we maintain our 98%+ accuracy benchmark, how we scale our global contributor network, and how we deliver measurable results to clients. This is an opportunity to be the analytical backbone of a company whose entire value proposition is data excellence, where your insights will carry weight, influence direction, and ensure the quality standard that our clients depend on. What You'll Do Analyse contributor performance, production throughput, and quality assurance metrics to surface actionable insights that inform operations and growth decisions. Design and maintain dashboards, reports, and data visualisations that give leadership and cross-functional teams clarity on key metrics across datasets, contributors, and client delivery. Partner with Data Operations, Engineering, and Product teams to define success metrics, measure outcomes, and evaluate the impact of process improvements and platform changes. Conduct cohort analysis, segmentation, and trend analysis across our contributor network to identify opportunities for improving output quality, efficiency, and retention. Monitor and report on dataset quality benchmarks, identifying patterns in annotation accuracy, inter-annotator agreement, and domain-specific performance. Identify data quality issues, propose improvements to tracking and instrumentation, and ensure the integrity of the operational data we rely on. Translate complex analytical findings into clear, compelling narratives that non-technical stakeholders can act on with confidence. What You'll Need to Succeed 2+ years of experience in data analytics, business intelligence, or a related role within a technology or data-intensive organisation. Strong proficiency in SQL and experience working with analytics tools such as Python, R, Excel, or similar. Experience with data visualisation tools such as Tableau, Looker, Power BI, or Metabase. A strong analytical mindset, comfortable working with large datasets, identifying patterns, and drawing meaningful conclusions. Experience thriving in fast-paced environments where you define the metrics and build the analytical infrastructure that the business relies on. Exceptional communication skills, with the ability to present data-driven insights clearly to both technical and non-technical audiences. A collaborative disposition, comfortable working cross-functionally with Data Operations, Engineering, Product, and Quality Assurance teams. Genuine interest in AI, data quality, or machine learning infrastructure is highly valued. Role Details Employment Type: Full-Time and Part-Time positions available Location: Fully Remote Stage: Growth stage, operational About Emetlab Emetlab is an AI data infrastructure company built on a single conviction: the quality ceiling of any AI system is determined by its training data, not its architecture or compute. We produce expert-crafted, rigorously validated training datasets across 12 specialised domains, delivered by a global network of over 5,000 vetted domain specialists spanning 100+ languages and 50+ specialisations. Beyond datasets, we offer end-to-end AI solutions including Fine-Tuning, RLHF & Alignment, Red Teaming, Model Evaluation, Data Annotation, Synthetic Data Generation, and Pre-Training Data Pipelines. We are not a crowd-sourcing platform. We are the data partner that matches the ambition of the teams building the next generation of AI, delivering measurable results: 42% accuracy improvements, 3x faster time-to-production, and 99.4% regulatory precision. Equal Opportunity Emetlab is an equal opportunity employer. We welcome dedicated individuals regardless of gender, race, ethnicity, national origin, age, disability, religion, sexual orientation, gender identity or expression, or veteran status. We believe that extraordinary products are built by extraordinary teams, and extraordinary teams are built on inclusion, respect, and the understanding that brilliance has no single origin. If you require accommodation during the application or interview process, please reach out to our team and we will ensure your needs are met with care. Let's build the future of AI training data, together. Originally posted on Himalayas

Busca, compara y prepara tu candidatura

Empieza con un puesto o una competencia que quieras utilizar. Ajusta los filtros de ubicación y profesión y abre las ofertas para comparar sus responsabilidades. Si no encuentras resultados, prueba un término más corto o elimina un filtro cada vez.

Distingue los requisitos imprescindibles de las preferencias. Comprueba la jornada, la retribución y la ubicación cuando se indiquen. Un puesto remoto puede exigir residencia en un país, autorización para trabajar o coincidencia horaria. Confirma la oferta y las condiciones completas con la empresa.

Elige ejemplos reales de tu experiencia que respondan a los requisitos del puesto. Explica tu aportación y utiliza cifras solo cuando puedas justificarlas. Sigue las instrucciones de la empresa y revisa los datos de contacto, el contenido y el PDF antes de enviar la candidatura.

Antes de enviar tu candidatura

Preguntas sobre la búsqueda de empleo

¿Por qué algunas ofertas están en inglés?

Las empresas publican sus propios títulos y descripciones. Conservamos ese texto para no alterar requisitos o condiciones. La navegación y esta guía están en español. Si una búsqueda en español no encuentra ofertas, prueba también el título o la competencia en el idioma del anuncio, por ejemplo «software engineer».

¿Un puesto remoto permite trabajar desde cualquier país?

No necesariamente. La empresa puede limitar los países de residencia, exigir autorización para trabajar o fijar un horario. Comprueba estos puntos en la oferta original. Si no aparecen, consúltalos con la empresa antes de asumir que puedes trabajar desde tu ubicación.

¿Qué hago si no aparecen resultados?

Prueba un título más general o una sola competencia y elimina los filtros de uno en uno. Los nombres de los puestos varían entre empresas. Si una oferta concreta ha desaparecido, busca su referencia en la página de empleo de la empresa; ampliar los filtros no recupera una vacante cerrada.

¿La candidatura se envía desde ResumizeAI?

El botón de solicitud abre un destino externo. Sigue las instrucciones de la empresa o del proveedor de selección y confirma allí el envío. Preparar un currículum en ResumizeAI no equivale a presentar una candidatura. Si el enlace solo abre la web de la empresa, busca la vacante antes de continuar.

¿Cómo adapto el currículum y la carta de presentación?

Relaciona los requisitos con proyectos, tareas y resultados que puedas explicar. Destaca lo relevante sin inventar experiencia ni copiar competencias que no tienes. En la carta, explica tu interés y aporta un ejemplo concreto. Respeta el idioma y el formato pedidos y revisa ambos documentos antes de enviarlos.