Staff QA Automation Engineer

Sobre Meeru AI

Meeru AI está construyendo 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 las fuentes originales. Este es un rol práctico, de alta responsabilidad, con un camino claro hacia Senior Staff.

¿Por qué este rol es emocionante?

• Alta responsabilidad: ser dueño de pipelines e integraciones clave de extremo a extremo, incluyendo su desempeño, confiabilidad y costo.
• Corrección que importa: tu trabajo de reconciliación y lineaje es lo que hace que la plataforma sea auditable frente a los libros financieros reales.
• Construcción para reutilización: las integraciones son configuraciones sobre un marco compartido, no scripts desechables.
• Multi-cloud, multi-tenant: los pipelines corren dentro de la nube del cliente, con fuerte aislamiento y sin egreso de datos.

Requisitos

• 8+ años en QA y automatización de pruebas, incluyendo 3+ años liderando equipos.
• Has contratado, realizado reuniones 1:1 y evaluaciones de desempeño, y has mentorizado ingenieros de QA, no solo liderado un proyecto.
• Has construido marcos de automatización desde cero.
• Has llevado un producto de poca o nula automatización a un marco funcional que cubre pruebas de API, UI y backend, y puedes explicar las decisiones de diseño.
• Excelente programación en Python y JavaScript/TypeScript: escribes código de prueba mantenible diariamente en ambos, PyTest para backend y TypeScript para frontend.
• Experiencia profunda en pruebas de API: REST, GraphQL y WebSockets, usando herramientas como PyTest, Postman o REST Assured, incluyendo pruebas de contrato, negativas y de autenticación.
• Pruebas modernas de extremo a extremo en UI: Playwright o Cypress contra aplicaciones React/Next.js, con suites confiables y de bajo flake que cubren recorridos críticos de usuario.
• Pruebas de backend y base de datos: pruebas de servicios Python/FastAPI y PostgreSQL (SQLAlchemy), con validación de datos mediante SQL y atención al rendimiento de la base de datos.
• Integración con CI/CD: has integrado pruebas en GitHub Actions, Jenkins o GitLab CI, configurado puertas de calidad en despliegues y trabajado con entornos Docker/Kubernetes.
• Pruebas de rendimiento y carga: has diseñado pruebas de carga, estrés y escalabilidad con herramientas como k6, Locust o JMeter, además de chequeos de frontend como Lighthouse.
• Pruebas de seguridad: SAST/DAST en la pipeline (por ejemplo, SonarQube, Snyk, OWASP ZAP, Burp Suite), y pruebas de autenticación, acceso basado en roles y cifrado de datos.
• Experiencia en SaaS multi-tenant: has probado plataformas donde múltiples clientes comparten infraestructura y sabes cómo demostrar que un inquilino no puede ver los datos de otro.
• Pruebas orientadas a cumplimiento: has apoyado requisitos de SOC 2, GDPR o HIPAA con procesos de prueba y evidencias.
• Experiencia en la nube: AWS preferido (EC2, ECS, EKS, Lambda); GCP o Azure también bienvenidos.
• Liderazgo de calidad y procesos: has definido estándares de QA, métricas y KPIs, procedimientos de release y regresión, y runbooks, y reportas calidad claramente a la dirección.
• Comunicación clara y colaboración: trabajas estrechamente con Product en criterios de aceptación, con Engineering en testabilidad y con DevOps en despliegues, explicando riesgos a personas técnicas y no técnicas, en un entorno Agile/Scrum.

Bonus (deseables)

• Pruebas de aplicaciones de IA/LLM: has probado funciones de LLM o flujos agentes, manejas salidas no deterministas, validas prompts y salidas del modelo, y verificas sesgos y equidad. Familiaridad con LangChain/LangGraph es un plus.
• Experiencia en FinTech o servicios financieros: experiencia donde la precisión, los registros de auditoría y la confiabilidad alrededor del dinero son cruciales.
• Experiencia en startups: te sientes cómodo construyendo desde cero en un entorno rápido y ambiguo.
• Observabilidad y monitoreo en producción: Datadog, CloudWatch, Prometheus o New Relic, incluyendo monitoreo del comportamiento de IA en producción.
• Ingeniería de caos y pruebas de resiliencia.
• Herramientas de gestión de pruebas: TestRail, Zephyr o gestión de pruebas basada en Jira.
• Certificaciones: ISTQB Advanced (o similar), AWS Certified Developer o Solutions Architect.
• Participación comunitaria: contribuciones open-source a marcos de pruebas, escritura técnica o charlas en conferencias.