Estados Unidos
NEMEAN SOLUTIONS LLC
First Electronic Bank
Ingeniero de Software Senior - Plataformas de IA y Datos
Estados Unidos
Salt Lake City, Utah, Estados Unidos
PythonSQLAWSGo
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción
En First Electronic Bank (FEB), nos mueve el propósito de hacer que el crédito sea accesible para los ciudadanos de a pie y sus empresas. En colaboración con algunas de las empresas fintech más innovadoras del país, ofrecemos una amplia gama de productos de crédito y depósito para consumidores y empresas a nivel nacional. Al ofrecer cuentas de depósito y tarjetas de débito, líneas de crédito renovables, tarjetas de crédito de marca privada, programas de financiación a plazos y más, FEB trabaja con socios estratégicos y colaborativos, promoviendo servicios y productos para proporcionar las soluciones de financiación comercial y de consumo más beneficiosas.
Estamos diseñando sistemas orientados a operaciones de autorreparación, decisiones a velocidad de reflejo y automatización inteligente con una pista de auditoría clara. Queremos sistemas que hagan más que simplemente mostrar información: que ayuden al banco a responder, recuperarse y actuar con control.
Liderar de forma independiente flujos de trabajo de ingeniería de datos de alto impacto, desde la definición del problema hasta resultados medibles en producción. Construir canalizaciones fiables, modelos de datos de confianza y flujos de trabajo de IA gobernados, asumiendo la responsabilidad del diseño, la entrega, la preparación operativa y los resultados dentro de los estándares de ingeniería.
Combinar una profunda ingeniería de Python y SQL con agentes de codificación, sistemas de recuperación y experimentación dirigida con modelos pequeños. Evaluar arquitecturas en plataformas en la nube aprobadas basándose en seguridad, corrección, rendimiento, capacidad de recuperación y coste. Ayudar a establecer cómo los sistemas inteligentes acceden y protegen los datos empresariales, convirtiendo enfoques probados en patrones de equipo reutilizables.
Trabajo representativo: Modernizar canalizaciones de almacenes y lakehouses; integrar datos de socios a través de APIs, archivos y recursos compartidos seguros; diseñar flujos de datos basados en eventos; fortalecer la conciliación y la recuperación automatizada; construir agentes con conocimiento de permisos; y evaluar defensas emergentes en entornos aislados.
Qué harás
Responsabilidad integral: Clarificar problemas y medidas de éxito; diseñar soluciones dentro de la arquitectura establecida; gestionar dependencias y riesgos; e impulsar la entrega dentro de los flujos de trabajo asignados, siguiendo los procesos de Gestión de Cambios, a través de la adopción, el soporte de producción, la resolución de problemas y la mejora.
Plataformas de datos y sistemas basados en eventos: Construir canalizaciones seguras por lotes, de streaming y basadas en mensajes, así como servicios de datos reutilizables. Evaluar la ubicación de la computación, el movimiento de datos, el rendimiento, la latencia, las garantías de entrega, la capacidad de recuperación y el coste operativo. Aplicar la disciplina FinOps: supervisar el gasto en computación y almacenamiento en la nube, identificar patrones de desperdicio y ajustar el tamaño de las cargas de trabajo.
Corrección y resiliencia: Diseñar canalizaciones idempotentes y repetibles con deduplicación, gestión de la evolución del esquema y soporte para datos que llegan tarde. Construir herramientas de conciliación, control de totales, puntos de control y recuperación automatizada limitada con escalada humana, apoyando la aprobación de Finanzas y Operaciones.
Analítica de confianza: Desarrollar conjuntos de datos seleccionados, modelos documentados y capas semánticas para informes internos y dirigidos a socios. Colaborar con usuarios de negocio y BI en definiciones, validación, linaje y acceso controlado.
Codificación con agentes: Delegar tareas limitadas a agentes de codificación aprobados, proporcionar contexto del repositorio, gestionar traspasos y validar de forma independiente el código y los datos generados. Mantener la responsabilidad humana de las decisiones de calidad, seguridad y lanzamiento.
Flujos de trabajo de IA gobernados: Construir agentes de recuperación y uso de herramientas sobre datos aprobados y servidores MCP. Implementar el acceso basado en permisos según lo definido por los propietarios de los datos informados por Seguridad, junto con la gestión de estado, evaluaciones, seguimiento, recuperación y aprobaciones. Tratar el contenido recuperado como no fiable.
Ingeniería de IA defensiva: Construir y probar controles de IA defensivos en asociación con Seguridad, incluyendo zonas de confianza de agentes segmentadas, ejecución aislada, acceso forzado por políticas y uso auditable de herramientas. Trabajar dentro de entornos sandbox proporcionados por Seguridad y gobernanza para evaluar técnicas emergentes de seguridad de IA y pruebas adversarias a través de ejercicios controlados y autorizados, produciendo evidencia de pruebas significativas para respaldar las decisiones de puesta en marcha. Medir la contención, la detección y los efectos en los flujos de trabajo legítimos.
Modelado aplicado: Prototipar aplicaciones de modelos pequeños o de machine-learning para clasificación, extracción, coincidencia de entidades y triaje de calidad de datos. Comparar evaluaciones reproducibles frente a enfoques más simples antes de recomendar su uso en producción.
Responsabilidad de producción: Asumir la fiabilidad, la preparación operativa, los manuales de ejecución y la remediación dentro de los flujos de trabajo asignados, siguiendo los procesos de Gestión de Cambios; colaborar en CI/CD, identidad, redes, secretos, observabilidad, capacidad, incidentes y costes. Producir evidencia de auditoría, apoyar las pruebas de control y mantener planes de reversión y las aprobaciones humanas adecuadas.
Apalancamiento del equipo: Mentorizar a través de revisiones de diseño y código; convertir enfoques probados en componentes y manuales reutilizables. Ayudar a desarrollar patrones de ingeniería y seguridad validados.
Requisitos
Qué buscamos
- 5+ años de experiencia en ingeniería de datos de producción, o alcance equivalente, entregando soluciones fiables basadas en la nube.
- Éxito demostrado liderando de forma independiente trabajos ambiguos a través de un uso sostenido en producción mientras se mentoriza a ingenieros y se mejoran las prácticas del equipo.
- Sólidos conocimientos de Python y SQL avanzado, incluyendo pruebas automatizadas, análisis de planes de consulta, ajuste de rendimiento y validación de transformaciones.
- Experiencia en producción con Snowflake, Microsoft Fabric, Azure, AWS o una plataforma comparable, incluyendo orquestación y modelado de datos. La profundidad y el criterio transferible importan más que la familiaridad con cada producto listado.
- Experiencia integrando APIs, archivos, bases de datos o recursos compartidos de datos, incluyendo procesamiento incremental, rellenos, cambios de esquema, conciliación y recuperación.
- Uso demostrable de agentes de codificación para delegar trabajo significativo, gestionar el contexto y los traspasos, verificar cambios y entregar resultados probados.
- Experiencia práctica construyendo un flujo de trabajo de recuperación, agente o habilitado para LLM sobre datos reales; comprensión de la evaluación, los riesgos de inyección de prompts, los límites de permisos y las limitaciones.
- Conocimiento práctico de CI/CD, infraestructura como código, principio de menor privilegio, gestión de secretos, observabilidad y resolución de problemas.
- Capacidad para traducir necesidades de negocio ambiguas en soluciones enfocadas y explicar las compensaciones a usuarios no técnicos.
- Grado universitario en Informática, Ingeniería de Software, Tecnologías de la Información o un campo relacionado.
Cualificaciones preferentes
- Ingeniería avanzada en Snowflake, incluyendo uso compartido seguro, Snowpark, optimización del rendimiento y gobernanza de costes.
- Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Synapse Analytics, Dataverse, modelos semánticos de Power BI o modernización de almacén a lakehouse.
- Streaming de eventos y colas de mensajes empresariales, incluyendo Azure Service Bus y Azure Event Hubs junto con Apache Kafka, IBM MQ y plataformas comparables; particionamiento, ordenación, repetición, consumidores idempotentes, contrapresión y recuperación de fallos.
- Servicios de datos de AWS, integración segura entre nubes, automatización de infraestructura o arquitecturas de red privada.
- Sistemas de agentes en producción, integraciones MCP, estado persistente, evaluación, seguimiento y recuperación.
- Seguridad de agentes, sandboxing, evaluación adversaria o ingeniería de engaño; la familiaridad con la investigación emergente en seguridad de IA es una ventaja, no un requisito previo.
- Ajuste fino de modelos pequeños, LoRA/PEFT, cuantización, inferencia autohospedada o evaluación de modelos reproducible.
- Banca, fintech, pagos u otro entorno regulado.
- Certificaciones relevantes, o un máster o doctorado en un campo relacionado.
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