Estados Unidos
Idaho Health Insurance Exchange
Meeru AI Inc
Senior Staff Backend Engineer
RemotoEstados Unidos
Estados Unidos
PythonJavaSQLPostgreSQLAWSGCPDockerKubernetesGoTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre Meeru AI
Meeru AI está creando una plataforma nativa de IA que transforma la forma en que operan los equipos de finanzas y contabilidad. Nos conectamos a sistemas financieros empresariales (ERPs, CRMs, plataformas de facturación, HRIS) y aplicamos machine learning para convertir datos operativos fragmentados en inteligencia fundamentada y auditable para directores financieros (CFOs), controladores y líderes de FP&A.
Realizamos despliegues según las condiciones del cliente — SaaS multi-inquilino, SaaS de un solo inquilino y en instalaciones locales (on-premises) — a través de AWS, Azure y GCP. Nuestros clientes son equipos financieros de Fortune 500 que requieren aislamiento de datos, auditabilidad y cumplimiento normativo.
Qué hace diferente a este puesto
El resultado de esta capa se sitúa junto a los estados financieros reportados externamente, por lo que la precisión no es negociable. Todo lo que construyas se somete a un estándar riguroso: cada resultado debe ser trazable hasta la fuente, reproducible y auditable, con salvaguardas claras que mantengan los resultados verificables separados de cualquier cosa que requiera revisión humana — y nunca se altera nada discretamente para que los cálculos parezcan completos.
El puesto
Buscamos un ingeniero Staff Backend senior para liderar los servicios principales en el corazón de la plataforma: la capa de computación intensiva de datos que convierte datos financieros y operativos seleccionados en resultados correctos, reproducibles y totalmente trazables. Esta es la ingeniería estructurada subyacente al producto: no paneles de control, no un envoltorio de LLM, sino los servicios que realizan la computación pesada y respaldan cada cifra que produce la plataforma.
Construirás componentes de computación reutilizables basados en configuración, aplicarás controles estrictos y salvaguardas sobre la salida automatizada, y garantizarás que cada resultado se concilie y pueda ser reproducido y auditado. Proporcionarás liderazgo técnico para el equipo de backend y colaborarás con los equipos de datos, IA y producto para traducir la lógica de dominio en servicios robustos y reutilizables.
Requisitos mínimos
- 8+ años de ingeniería backend en Python, Go, Java o similares, incluyendo un tiempo significativo en un nivel Staff+ liderando sistemas complejos e intensivos en datos.
- Python en producción con sólidas prácticas de diseño de servicios y pruebas.
- SQL de élite y modelado de datos. Debes tener fluidez en funciones de ventana y uniones (joins) a gran escala, y razonar rigurosamente tanto sobre la precisión como sobre el rendimiento.
- Computación basada en conjuntos y reproducible sobre un almacén de datos (data warehouse) como Snowflake o PostgreSQL.
- Arquitectura basada en configuración. Has diseñado servicios extensibles o motores de reglas donde los nuevos casos de uso se despliegan como configuración, no como nuevas rutas de código.
- Sólido diseño de sistemas para la fiabilidad, el aislamiento y la reproducibilidad.
- Mentalidad orientada a la precisión. Tratas el principio de que “cada resultado es trazable, explicable y reproducible” como un requisito indispensable.
- Liderazgo técnico. Estableces patrones, revisas diseños y mentorizas a otros ingenieros.
Lo que valoramos (Nice-to-Haves)
- Experiencia en el dominio de finanzas, contabilidad o analítica, o una curiosidad genuina sobre cómo se construyen y concilian los estados financieros.
- dbt junto con Snowflake o PostgreSQL.
- Despliegues multi-inquilino o alojados por el cliente (on-prem), idealmente a través de AWS, Azure y GCP.
- Docker, Kubernetes y Terraform.
- Registro de auditoría (audit logging), linaje de datos y sistemas de flags de características o controles.
- Sistemas auditables en entornos regulados como fintech, banca o salud.
- Exposición a ML, flujos de trabajo estadísticos o patrones de aplicación de LLM, lo suficiente para integrarlos adecuadamente.
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