Criteo Empleos España 2026: AdTech y Engineering

Estás mirando vacantes de Criteo y te pasa lo típico: suena muy bien eso de AdTech, retail media, machine learning y producto global, pero no sabes si tu perfil encaja, cuánto pagan en España, qué piden de verdad o cómo destacar entre cientos de candidaturas. Y si vienes de una empresa como Telefónica, BBVA, Cabify, Glovo o incluso de consultoría, puede que tengas dudas sobre cómo “traducir” tu experiencia a un entorno más técnico, internacional y orientado a datos.

Criteo es una de esas empresas que no siempre salen en las conversaciones de “tech en España”, pero cuando miras sus equipos, stack y posiciones, aparece una oportunidad bastante seria. Para 2026, el cruce entre publicidad digital, datos, inteligencia artificial, privacidad y retail media está creciendo mucho, y Criteo está justo en medio.

En esta guía te cuento qué tipos de empleos puede ofrecer Criteo en España, qué perfiles suelen encajar, qué salarios puedes esperar, cómo preparar tu CV, cómo afrontar entrevistas y qué señales mirar antes de aceptar una oferta.

Qué es Criteo y por qué puede interesarte en 2026#

Criteo es una empresa global de tecnología publicitaria, conocida sobre todo por soluciones de performance marketing, retargeting, commerce media y retail media. Dicho simple: ayuda a marcas, retailers y agencias a mostrar anuncios más relevantes usando datos, algoritmos y plataformas de compra publicitaria.

Si alguna vez buscaste unas zapatillas y luego las viste en banners por media internet, probablemente has visto tecnología parecida a la que Criteo ha desarrollado durante años.

Pero en 2026 el tema ya no va solo de “perseguir usuarios con anuncios”. El sector se está moviendo hacia:

• Publicidad basada en datos propios de retailers.
• Medición más precisa con menos dependencia de cookies.
• Modelos de machine learning para predicción de compra.
• Plataformas autoservicio para anunciantes.
• Integraciones con marketplaces y e-commerce.
• Privacidad, consentimiento y cumplimiento normativo.

Por eso Criteo puede ser interesante si vienes de perfiles de:

1. Software engineering.
2. Data science.
3. Machine learning engineering.
4. Product management.
5. Technical account management.
6. Sales B2B.
7. Customer success.
8. Marketing digital y performance.
9. Ad operations.
10. Data analytics.

En España, el atractivo está en combinar producto global con exposición a clientes grandes. Piensa en retailers tipo Inditex, marketplaces, bancos como BBVA que invierten fuerte en datos, telecos como Telefónica o plataformas digitales como Cabify y Glovo, donde el dato, la conversión y la experiencia de usuario son clave.

Criteo empleos España 2026: qué áreas pueden contratar#

Aunque las vacantes cambian, Criteo suele moverse alrededor de varias familias profesionales. Si estás buscando “Criteo empleos España 2026”, lo más útil es entender dónde podrías encajar tú.

Engineering y software development

Aquí entran perfiles que construyen producto, plataformas internas, APIs, sistemas de bidding, herramientas de reporting, pipelines y servicios que tienen que funcionar a escala.

Roles típicos:

• Software Engineer.
• Backend Engineer.
• Full Stack Engineer.
• Frontend Engineer.
• Site Reliability Engineer.
• Platform Engineer.
• Engineering Manager.
• QA Automation Engineer.

En AdTech, el reto técnico suele ser fuerte porque hablamos de sistemas con mucho tráfico, baja latencia y datos en tiempo casi real. No es lo mismo hacer una web corporativa que construir sistemas que deciden en milisegundos si pujar por una impresión publicitaria.

Stack posible, dependiendo del equipo:

• Java, Scala, C#, Python o Go.
• SQL y bases de datos distribuidas.
• Kafka, Spark o tecnologías de streaming.
• Kubernetes, Docker y cloud.
• React o TypeScript para frontend.
• Sistemas de observabilidad, logging y métricas.

Si vienes de empresas como Telefónica Tech, BBVA, Cabify o Glovo, probablemente puedes conectar tu experiencia con escalabilidad, datos, APIs, microservicios o producto digital.

Data science y machine learning

Criteo históricamente ha tenido un componente fuerte de datos. Sus modelos necesitan predecir clicks, conversiones, valor esperado, propensión de compra, relevancia de anuncios y comportamiento agregado.

Roles posibles:

• Data Scientist.
• Machine Learning Engineer.
• Applied Scientist.
• Data Analyst.
• Product Data Analyst.
• Research Engineer.
• Analytics Engineer.

Para estos puestos suelen valorar:

• Python, SQL y estadística.
• Modelos de machine learning supervisado.
• Experiencia con experimentos A/B.
• Métricas de negocio, no solo métricas técnicas.
• Capacidad de explicar resultados a perfiles no técnicos.
• Conocimiento de privacidad y datos agregados.

Un punto importante: en entrevistas no basta decir “he usado XGBoost” o “sé TensorFlow”. Tienes que explicar qué problema resolviste, qué métrica mejoraste y qué coste tuvo tu solución.

Ejemplo realista de frase fuerte para CV:

• “Desarrollé un modelo de propensión de compra que aumentó la conversión un 8,4% en campañas CRM, reduciendo coste por adquisición en €120k anuales.”

Eso pesa más que una lista de librerías.

Product management

En Criteo, producto suele estar muy conectado con ingeniería, datos, legal, ventas y clientes. No es el típico PM que solo pinta wireframes.

Roles posibles:

• Product Manager.
• Senior Product Manager.
• Product Owner.
• Technical Product Manager.
• Product Director.

Lo que puede marcar diferencia:

• Experiencia en SaaS, marketplaces, publicidad digital o e-commerce.
• Capacidad para priorizar con datos.
• Conocimiento de métricas como ROAS, CTR, CPA, CPC, CPM, conversión y LTV.
• Buen nivel de inglés.
• Experiencia con equipos distribuidos.

Si vienes de Inditex digital, Cabify, Glovo, BBVA o una startup B2B SaaS, puedes tener una narrativa potente. La clave está en mostrar que has trabajado con producto real, usuarios reales, impacto medible y trade-offs.

Sales, account management y customer success

No todo en Criteo es ingeniería. Una parte grande del negocio depende de vender soluciones a anunciantes, agencias y retailers, y de conseguir que los clientes obtengan buenos resultados.

Roles comunes:

• Account Executive.
• Sales Manager.
• Customer Success Manager.
• Technical Account Manager.
• Account Strategist.
• Retail Media Consultant.
• Agency Partner Manager.

Aquí se busca una mezcla de mentalidad comercial, análisis de datos y dominio del marketing digital.

Te puede ayudar haber trabajado en:

• Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads o Amazon Ads.
• Agencias de performance.
• E-commerce.
• Retail media.
• CRM y marketing automation.
• Gestión de grandes cuentas.

Para perfiles comerciales, Criteo puede valorar mucho que sepas hablar de revenue, pipeline, forecast y retención, pero también que entiendas cómo funciona una campaña por debajo.

Salarios en Criteo España: rangos realistas para 2026#

Los salarios exactos dependen de seniority, ciudad, modalidad, bonus, equity, equipo y negociación. Dicho eso, se pueden usar rangos de mercado en España para empresas tecnológicas internacionales.

No tomes estos números como promesa, sino como referencia para preparar entrevistas y negociar mejor.

Engineering

Rangos habituales en tech internacional en España:

• Junior Software Engineer: €32k a €42k.
• Mid Software Engineer: €45k a €60k.
• Senior Software Engineer: €60k a €85k.
• Staff o Principal Engineer: €85k a €110k, a veces más.
• Engineering Manager: €75k a €120k.

En Madrid o Barcelona, un senior backend con buen inglés, experiencia en sistemas distribuidos y cloud puede apuntar a €70k o más. Si vienes de una scaleup tipo Cabify o Glovo y puedes demostrar impacto, no te vendas como “programador generalista”.

Data y machine learning

Rangos orientativos:

• Data Analyst: €35k a €50k.
• Senior Data Analyst: €50k a €70k.
• Data Scientist: €45k a €70k.
• Senior Data Scientist: €70k a €95k.
• Machine Learning Engineer: €55k a €90k.
• Senior ML Engineer: €80k a €115k.

En AdTech, si combinas machine learning, producción, experimentación y negocio, subes de liga. Un perfil que solo hace notebooks suele tener menos poder de negociación que alguien que lleva modelos a producción y mide impacto.

Product y negocio

Rangos comunes:

• Product Manager: €50k a €75k.
• Senior Product Manager: €75k a €105k.
• Product Lead o Director: €100k a €140k.
• Customer Success Manager: €40k a €65k.
• Senior CSM: €60k a €85k.
• Account Executive B2B: €45k a €75k base, con variable puede llegar a €90k o €120k.
• Sales Director: €100k a €160k con variable, según equipo.

En ventas, fíjate siempre en el OTE, que es el total esperado con variable. Un puesto puede decir €65k base y €110k OTE. Pregunta qué porcentaje del equipo alcanza cuota, porque ahí está la verdad.

Qué perfiles tienen más opciones de entrar en Criteo#

Criteo no busca solo “gente que sepa programar” o “gente que sepa vender”. Busca perfiles que entiendan cómo se conectan tecnología, datos y negocio.

Si eres software engineer

Tienes más opciones si puedes demostrar:

• Experiencia en backend o plataformas de alto tráfico.
• Sistemas distribuidos, colas, eventos o streaming.
• Buenas prácticas de testing y observabilidad.
• Capacidad para trabajar con producto y datos.
• Inglés fluido para equipos internacionales.

Ejemplos de experiencia que puede sonar bien:

• Migraste servicios monolíticos a microservicios.
• Reduciste latencia de una API crítica.
• Diseñaste un sistema de procesamiento de eventos.
• Mejoraste costes de infraestructura cloud.
• Participaste en guardias y resolución de incidentes.

Frase mejorable:

• “Desarrollé APIs en Java.”

Frase mucho mejor:

• “Diseñé APIs Java para procesar 15 millones de eventos diarios, reduciendo la latencia p95 de 420 ms a 180 ms.”

La segunda frase dice escala, impacto y criterio técnico.

Si eres data scientist o analyst

Aquí gana quien conecta análisis con decisión de negocio.

No pongas solo:

• Python.
• SQL.
• Power BI.
• Machine learning.

Ponlo así:

• “Analicé embudos de conversión en e-commerce y detecté una caída del 12% en checkout móvil, lo que generó un plan de optimización con impacto estimado de €300k anuales.”
• “Diseñé experimentos A/B para campañas de paid media, mejorando ROAS de 3,1 a 4,0 en seis semanas.”
• “Automatizé reporting ejecutivo en Looker y SQL, reduciendo 10 horas semanales de trabajo manual.”

En Criteo, las métricas publicitarias importan. Si conoces ROAS, CPA, CPC, CPM, CTR, frecuencia, atribución o incrementality, ponlo visible.

Si vienes de marketing digital

Puedes encajar en account strategy, customer success, sales o ad operations.

Lo que debes resaltar:

• Presupuestos gestionados.
• Plataformas usadas.
• Sectores de clientes.
• Métricas mejoradas.
• Relación con clientes grandes.
• Capacidad analítica.

Ejemplo:

• “Gestioné €1,2M anuales en inversión de paid media para retail, optimizando campañas en Google Ads, Meta Ads y programática, con mejora del CPA del 18%.”

Eso le habla directamente a una empresa de AdTech.

Si vienes de consultoría

Si vienes de consultoras como Accenture, Deloitte, NTT DATA o similares, cuidado con sonar demasiado genérico.

No digas solo:

• “Participé en proyectos de transformación digital.”

Mejor:

• “Lideré la definición de un modelo de atribución para un retailer con €50M de ventas online, coordinando negocio, datos y tecnología.”

Criteo puede valorar tu capacidad de ordenar problemas complejos, pero tienes que demostrar ejecución y números.

Cómo adaptar tu CV para Criteo#

Tu CV tiene que pasar dos filtros: el ATS y la persona que lo lee rápido. Si falla en uno, no llega a entrevista.

Palabras clave que deberías incluir si aplican a ti

Para engineering:

• Distributed systems.
• Backend.
• APIs.
• Microservices.
• Kafka.
• Spark.
• Kubernetes.
• Cloud.
• Observability.
• Low latency.
• Scalability.
• Testing.
• CI/CD.

Para data:

• SQL.
• Python.
• Machine learning.
• A/B testing.
• Experimentation.
• Forecasting.
• Attribution.
• Incrementality.
• Data pipelines.
• Looker.
• Tableau.
• BigQuery.
• Snowflake.

Para marketing y negocio:

• Retail media.
• Programmatic advertising.
• Performance marketing.
• ROAS.
• CPA.
• CPC.
• CPM.
• CTR.
• E-commerce.
• Account management.
• Enterprise sales.
• Customer success.

No metas palabras que no controlas. Si pones Kafka y luego no sabes explicar una partición, te la juegas.

Estructura recomendada de CV

Usa un formato simple:

1. Nombre, ciudad, email, LinkedIn y portfolio o GitHub si aplica.
2. Titular profesional de una línea.
3. Resumen de 3 a 4 bullets con impacto.
4. Experiencia profesional, de más reciente a más antigua.
5. Skills técnicas o de negocio.
6. Formación.
7. Idiomas.
8. Certificaciones si aportan.

Ejemplo de titular:

• “Senior Backend Engineer, sistemas distribuidos, Java, Kafka, cloud, €10M+ en transacciones procesadas.”
• “Data Scientist, experimentación, modelos de propensión y optimización de campañas de performance.”
• “Customer Success Manager B2B SaaS, retail media y cuentas enterprise en España.”

Errores que te bajan puntos

Evita esto:

• CV de 4 páginas.
• Mucho texto sin números.
• Skills mezcladas sin orden.
• Experiencia escrita como lista de tareas.
• Inglés exagerado si luego no lo puedes defender.
• No explicar impacto.
• Diseños raros que el ATS lee mal.
• Poner “nivel experto” en 15 herramientas.

Tu CV debería responder rápido a tres preguntas:

1. Qué sabes hacer.
2. En qué escala lo has hecho.
3. Qué resultado generaste.

Cómo son las entrevistas en empresas tipo Criteo#

Cada proceso cambia, pero en una empresa tech internacional puedes esperar varias fases. No te obsesiones con memorizar respuestas, prepara historias reales.

Fase 1: recruiter screening

Suele ser una llamada de 20 a 30 minutos.

Te preguntarán:

• Por qué te interesa Criteo.
• Qué haces ahora.
• Por qué quieres cambiar.
• Expectativa salarial.
• Nivel de inglés.
• Disponibilidad.
• Modelo remoto, híbrido o presencial.

Consejo directo: no improvises salario. Si buscas €70k, dilo con seguridad y margen.

Ejemplo:

• “Por el tipo de rol, mi experiencia y mercado, estoy buscando algo en el rango de €70k a €80k fijos, dependiendo de paquete total, bonus y responsabilidades.”

No digas “lo que tengáis pensado”. Eso suele salir caro.

Fase 2: entrevista técnica o funcional

Para engineering, puede haber:

• Coding challenge.
• Diseño de sistemas.
• Preguntas de arquitectura.
• Revisión de experiencia.
• Pair programming.

Para data:

• Caso de análisis.
• SQL.
• Estadística.
• Experimentación.
• Interpretación de métricas.
• Machine learning aplicado.

Para negocio:

• Role play con cliente.
• Caso de campaña.
• Análisis de cuenta.
• Estrategia de crecimiento.
• Forecast comercial.

Prepara ejemplos concretos, no teoría de manual.

Fase 3: entrevista con hiring manager

Aquí quieren ver encaje real con el equipo.

Preguntas típicas:

• Cuéntame un proyecto complejo.
• Qué harías en tus primeros 90 días.
• Cómo priorizas.
• Cómo gestionas desacuerdos.
• Cómo trabajas con equipos remotos.
• Qué métricas miras para saber si vas bien.

Usa formato STAR:

1. Situación.
2. Tarea.
3. Acción.
4. Resultado.

Pero habla natural. No suenes como robot de entrevista.

Fase 4: cultura, equipo y oferta

Puede haber entrevistas con pares, stakeholders o líderes senior.

Mira si el rol te encaja de verdad:

• ¿El manager sabe explicar prioridades?
• ¿El equipo tiene objetivos claros?
• ¿Hay guardias o presión fuera de hora?
• ¿El variable es realista?
• ¿El producto está creciendo?
• ¿El equipo en España tiene peso o solo ejecuta decisiones de fuera?

Una marca buena no compensa un mal manager. Pregunta sin miedo.

Preguntas inteligentes para hacer en la entrevista#

Las preguntas que haces también te evalúan. No preguntes solo por vacaciones o teletrabajo al principio.

Para engineering

Puedes preguntar:

• ¿Qué volumen de eventos procesa el equipo?
• ¿Qué decisiones técnicas están intentando resolver en 2026?
• ¿Cómo medís la salud de los servicios?
• ¿Qué parte del stack es legacy y qué parte se está modernizando?
• ¿Cómo se reparten ownership, guardias e incidentes?
• ¿Qué autonomía tiene el equipo en España?

Para data y ML

Preguntas buenas:

• ¿Qué métricas definen el éxito de los modelos?
• ¿Cómo gestionáis experimentos A/B e incrementality?
• ¿Qué porcentaje del trabajo es investigación y qué porcentaje producción?
• ¿Cómo se despliegan modelos?
• ¿Qué límites de privacidad condicionan los datos?
• ¿Cómo se colabora con producto y ventas?

Para product

Pregunta:

• ¿Cuál es el principal reto de producto este año?
• ¿Cómo se prioriza el roadmap?
• ¿Qué peso tienen feedback de clientes, datos y estrategia global?
• ¿Con qué equipos trabaja más este rol?
• ¿Qué métricas mira el PM cada semana?
• ¿Qué decisiones tomaría esta persona en sus primeros seis meses?

Para ventas y customer success

Pregunta:

• ¿Cómo está dividido el territorio o cartera?
• ¿Cuál es el ciclo medio de venta?
• ¿Qué porcentaje del equipo alcanza cuota?
• ¿Qué herramientas se usan para reporting y forecast?
• ¿Cómo se define una cuenta sana?
• ¿Qué peso tiene retail media frente a otras líneas?

Estas preguntas te ayudan a parecer serio y a detectar problemas antes de firmar.

Cómo prepararte si vienes de otra industria#

No necesitas haber trabajado siempre en AdTech. Pero tienes que construir puente.

Si vienes de banca, como BBVA o Santander

Tu ventaja:

• Datos sensibles.
• Escalabilidad.
• Regulación.
• Seguridad.
• Producto digital.
• Analítica de cliente.

Traducción para Criteo:

• “He trabajado con datos de alto volumen, privacidad y modelos orientados a comportamiento de usuario.”

Si vienes de telecom, como Telefónica

Tu ventaja:

• Sistemas grandes.
• Infraestructura.
• Datos masivos.
• Clientes B2B.
• Operaciones complejas.

Traducción:

• “Sé moverme en plataformas críticas, con dependencia entre equipos y foco en disponibilidad.”

Si vienes de retail, como Inditex

Tu ventaja:

• E-commerce.
• Catálogo.
• Conversión.
• Omnicanalidad.
• Temporadas y promociones.
• Usuario final.

Traducción:

• “Entiendo cómo conectar producto, inventario, campañas y ventas.”

Si vienes de movilidad o delivery, como Cabify o Glovo

Tu ventaja:

• Marketplace.
• Tiempo real.
• Matching oferta-demanda.
• Pricing.
• Growth.
• Experimentación.

Traducción:

• “He trabajado con sistemas y métricas donde cada segundo y cada punto de conversión importan.”

Qué aprender antes de aplicar a Criteo#

Si tienes 2 o 3 semanas antes de enviar candidaturas, invierte bien ese tiempo.

Para perfiles técnicos

Prioriza:

1. Repasar estructuras de datos y algoritmos básicos.
2. Preparar diseño de sistemas de alto tráfico.
3. Practicar explicación de arquitectura.
4. Revisar métricas de latencia, throughput, disponibilidad.
5. Leer sobre subastas publicitarias y real-time bidding.
6. Preparar ejemplos de incidentes y trade-offs.

No necesitas convertirte en experto en publicidad programática, pero sí entender el vocabulario.

Conceptos útiles:

• Real-time bidding.
• Demand-side platform.
• Supply-side platform.
• Ad exchange.
• Impression.
• Click-through rate.
• Conversion.
• Attribution.
• Frequency capping.
• Retargeting.
• Retail media.

Para data

Estudia:

1. SQL avanzado.
2. Experimentos A/B.
3. Métricas de campañas.
4. Modelos de clasificación y ranking.
5. Sesgos en atribución.
6. Evaluación offline vs online.
7. Privacidad y datos agregados.

Una pregunta típica podría ser:

• “Tenemos una campaña con más clicks pero menos conversiones. ¿Qué mirarías?”

Buena respuesta:

• Cambios de audiencia.
• Calidad de tráfico.
• Frecuencia.
• Landing page.
• Atribución.
• Dispositivo.
• Creatividades.
• Coste por click.
• Ventana de conversión.
• Segmentos con comportamiento distinto.

Para negocio

Aprende bien:

• ROAS.
• CPA.
• LTV.
• Retención.
• Incrementality.
• Presupuesto diario.
• Pacing.
• Funnel.
• Margen del cliente.
• E-commerce metrics.

Si hablas con un retailer, no basta decir “subimos clicks”. Un director de e-commerce quiere ventas rentables.

Cómo negociar una oferta de Criteo en España#

Cuando llegue una oferta, respira. No respondas con un “sí” inmediato por emoción.

Mira el paquete completo:

• Salario fijo.
• Variable o bonus.
• Equity o acciones, si aplica.
• Seguro médico.
• Ticket restaurante.
• Formación.
• Trabajo remoto o híbrido.
• Días de vacaciones.
• Plan de carrera.
• Guardias pagadas.
• Revisiones salariales.
• Indemnización o periodo de prueba.

Frases útiles para negociar

Si la oferta está por debajo:

• “Gracias por la oferta, me interesa mucho el rol. Por responsabilidad, mercado y mi experiencia, esperaba algo más cercano a €80k. ¿Hay margen para ajustar el fijo?”

Si el fijo no se mueve:

• “Entiendo. ¿Podemos revisar bonus, sign-on bonus, días remotos o una revisión salarial pactada a los 6 meses?”

Si tienes otra oferta:

• “Tengo otra propuesta en rango de €75k a €78k. Mi preferencia sería este equipo, pero necesitaría acercarnos para tomar una decisión tranquila.”

Negociar no es ser pesado. Es tratar tu carrera como algo serio.

Señales buenas y malas antes de aceptar#

Señales buenas

• El manager explica bien el rol.
• Las expectativas son medibles.
• El equipo sabe qué quiere lograr.
• Te presentan a compañeros.
• El proceso es exigente pero respetuoso.
• Hay claridad salarial.
• El producto tiene inversión.
• Te dan tiempo para decidir.

Señales rojas

• Cambian mucho la descripción del puesto.
• No saben explicar el variable.
• Te presionan para aceptar en 24 horas.
• Evitan hablar de guardias o carga de trabajo.
• Todo es “muy urgente”.
• Nadie puede definir el éxito del rol.
• Hay demasiadas entrevistas sin feedback.
• El salario depende de promesas futuras.

Una empresa global puede ser buena, pero tú entras a un equipo concreto. Evalúa equipo, manager y expectativas.

Plan de 14 días para aplicar mejor#

Si quieres moverte ya, usa este plan.

Días 1 a 2: investigación

• Lee la web de Criteo.
• Mira vacantes activas.
• Revisa LinkedIn de empleados en España.
• Apunta palabras clave repetidas.
• Identifica 3 roles que encajan.

Días 3 a 5: CV y LinkedIn

• Ajusta titular.
• Añade métricas.
• Ordena skills.
• Elimina tareas sin impacto.
• Traduce experiencia a negocio.
• Prepara versión en inglés.

Días 6 a 8: preparación técnica o funcional

• Practica entrevistas.
• Haz 2 casos técnicos o de negocio.
• Repasa métricas AdTech.
• Prepara 5 historias STAR.
• Ensaya explicación de proyectos.

Días 9 a 10: networking

• Contacta con empleados de Criteo.
• Escribe mensajes cortos.
• Pregunta por el equipo, no pidas “enchufe” de primeras.
• Busca alumni de tu universidad o empresas previas.

Mensaje simple:

“Hola, vi que trabajas en Criteo en España. Estoy valorando aplicar a roles de data/product/engineering y me gustaría entender mejor el tipo de proyectos. ¿Te importaría si te hago 2 preguntas rápidas por aquí?”

Días 11 a 14: aplicación y seguimiento

• Aplica con CV adaptado.
• Personaliza el resumen.
• Guarda cada vacante.
• Haz seguimiento tras 7 días.
• Sigue aplicando a empresas similares.

No pongas toda tu esperanza en una sola empresa. Mira también The Trade Desk, Amazon Ads, Google, Adevinta, Fever, Wallapop, Cabify, Glovo, Inditex Tech, BBVA AI Factory y Telefónica Tech.

Conclusión: Criteo puede ser muy buena opción si cuentas bien tu historia#

Criteo en España puede ser una oportunidad potente para 2026 si quieres combinar tecnología, datos, publicidad digital, producto y negocio internacional. No hace falta venir exactamente de AdTech, pero sí tienes que demostrar que entiendes escala, métricas, clientes y resultados.

Si eres engineer, habla de sistemas, latencia, volumen y ownership. Si eres data, habla de experimentos, modelos, impacto y decisiones. Si eres product, habla de priorización, usuarios, revenue y trade-offs. Si eres comercial o customer success, habla de cuentas, presupuesto, retención, crecimiento y ROAS.

Tu CV no tiene que sonar bonito, tiene que vender evidencia. Y tu entrevista no tiene que parecer perfecta, tiene que demostrar criterio.

Antes de aplicar, revisa si tu CV está preparado para pasar filtros ATS y si contiene las palabras clave correctas para Criteo y otros puestos tech en España.

Pasa tu CV por el verificador gratuito de JobRise y mejora tus opciones antes de enviar la candidatura: comprueba tu CV gratis con el ATS Checker de JobRise.