Staff Data Engineer

Sobre Meeru AI

Meeru AI está desarrollando una plataforma nativa de IA que transforma la forma en que operan los equipos de finanzas y contabilidad. Conectamos con sistemas financieros empresariales —ERPs, CRMs, plataformas de facturación, HRIS— y aplicamos machine learning para convertir datos operativos fragmentados en inteligencia fundamentada y auditables para CFOs, controllers y líderes de FP&A. Desplegamos según los términos del cliente: SaaS multi-tenant, SaaS single-tenant y on-premises, en AWS, Azure y GCP. Nuestros clientes son equipos de finanzas de Fortune 500 que requieren aislamiento de datos, auditabilidad y cumplimiento.

El rol

Buscamos un Staff Data Engineer para construir y ser dueño de los subsistemas principales de la base de datos: los pipelines, conectores y modelos curados que alimentan las capas de análisis e IA de la plataforma. Tomarás la arquitectura y estándares de datos definidos por el líder de datos y los convertirás en sistemas robustos y de producción que no se rompan y que no mientan sobre los números. Serás dueño de piezas significativas de la plataforma de extremo a extremo: transformaciones complejas sobre el data warehouse, integraciones de fuentes para nuevos sistemas de clientes, y la reconciliación y lineaje que demuestran que el modelo curado se vincula con la fuente original.

Este es un rol práctico y de alta responsabilidad, con un camino claro hacia Senior Staff.

Requisitos

• 7+ años en data engineering.
• Has sido dueño de pipelines complejos de producción de extremo a extremo, incluyendo su desempeño, confiabilidad y costo de operación.
• Experiencia avanzada en SQL y modelado de datos. Eres capaz de escribir transformaciones complejas y basadas en conjuntos sobre un data warehouse en la nube (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL o similar) y diseñar modelos que otros equipos utilicen.
• Uso de dbt en producción. Has construido y mantenido proyectos reales de dbt, incluyendo modelos incrementales que se actualizan eficientemente en lugar de reconstruir todo.
• Orquestación en producción con Airflow o Dagster. Diseñas DAGs que sean seguros para volver a ejecutar y para backfill.
• Conocimiento profundo de la arquitectura del data warehouse y optimización de rendimiento. Sabes por qué una consulta es lenta o costosa en grandes volúmenes de datos y cómo solucionarlo.
• Enfoque orientado a la corrección. Consideras las pruebas de datos, la reconciliación con la fuente y el lineaje como parte esencial del trabajo, y construyes pipelines idempotentes y reproducibles.
• Buen manejo de Python. Suficiente para escribir código de pipelines, pruebas y herramientas que otros puedan mantener.
• Comodidad con sistemas fuente caóticos. Has integrado fuentes del mundo real con datos inconsistentes y esquemas cambiantes, manteniendo estables los modelos aguas abajo.
• Colaboración y mentoría. Acuerdas contratos de datos con equipos de backend e IA, revisas el trabajo de pares y mentorizas ingenieros senior y de nivel medio.

Deseable

• Experiencia con ERPs y datos financieros: NetSuite, SAP, Oracle o Workday, o con datos financieros como libro mayor, cuentas por pagar, nómina y HRIS.
• Conocimiento de CDC (Change Data Capture) o herramientas como Fivetran.
• Experiencia en entornos multi-cloud y despliegues alojados por clientes. Has trabajado en AWS, Azure y GCP, idealmente con pipelines que corren dentro de entornos de clientes con aislamiento estricto de tenant y sin salida de datos.
• Experiencia con otros data warehouses: Oracle ADW, Apache Pinot o MySQL junto a los principales.
• Exposición a FinTech o servicios financieros. Entiendes por qué los equipos de finanzas necesitan números que cuadren hasta el centavo.
• Desarrollo de frameworks de integración reutilizables. Has construido conectores o mapeos como configuración sobre un framework compartido, para acelerar la incorporación de nuevas fuentes.
• Uso de pruebas y datos sintéticos. Has creado conjuntos de datos "golden" o sintéticos para pruebas de regresión.
• Interés en la propiedad arquitectónica. Este rol tiene un camino claro hacia Senior Staff.