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Meeru AI Inc

Staff QA Automation Engineer

JavaScriptTypeScriptPythonReactSQLPostgreSQLAWSGCPDockerKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.

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. 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 CFOs, controllers y líderes de FP&A.

Desplegamos según los términos del cliente — SaaS multi-inquilino, SaaS de un solo inquilino y on-premises — en AWS, Azure y GCP. Nuestros clientes son equipos financieros de Fortune 500 que requieren aislamiento de datos, auditabilidad y cumplimiento.

El Puesto

Buscamos un/a Staff Data Engineer para construir y ser responsable de los subsistemas principales de la base de datos (data foundation) — los pipelines, conectores y modelos curados que alimentan las capas de análisis e IA de la plataforma. Tomarás la arquitectura de datos y los estándares establecidos por el líder de datos y los convertirás en sistemas robustos, listos para producción, que no fallen y no mientan sobre las cifras.

Serás responsable de partes significativas de la plataforma de principio a fin: transformaciones complejas sobre el almacén de datos, integraciones de origen para nuevos sistemas de clientes, y la conciliación y linaje que demuestran que el modelo curado se vincula al origen. Este es un puesto de ingeniería práctico, con alta responsabilidad y un camino claro hacia Senior Staff.

Por qué este puesto es emocionante

  • Alta responsabilidad — serás responsable de pipelines e integraciones importantes de principio a fin, incluyendo su rendimiento, fiabilidad y coste.
  • Corrección que importa — tu trabajo de conciliación y linaje es lo que hace que la plataforma sea auditable junto a las finanzas reales.
  • Construir para reutilizar — las integraciones son configuraciones contra un framework compartido, no scripts desechables.
  • Multi-cloud, multi-inquilino — los pipelines se ejecutan dentro de las nubes de los clientes con un fuerte aislamiento y sin exfiltración de datos.

Requisitos mínimos

  1. 8+ años de experiencia en QA y automatización de pruebas, incluyendo 3+ años liderando personas. Has contratado, gestionado revisiones de desempeño y de 1:1, y has mentorizado a ingenieros de QA, no solo liderado un proyecto.
  1. Has construido frameworks de automatización desde cero. Has tomado un producto con poca o ninguna automatización hasta un framework funcional que cubre pruebas de API, UI y backend, y puedes explicar las decisiones de diseño.
  1. Sólida programación en Python y JavaScript/TypeScript. Escribes código de prueba mantenible a diario en ambos: PyTest para el backend, TypeScript para el frontend.
  1. Experiencia profunda en pruebas de API. REST, GraphQL y WebSockets, utilizando herramientas como PyTest, Postman o REST Assured, incluyendo pruebas de contrato, negativas y de autenticación.
  1. Pruebas modernas de UI de extremo a extremo. Playwright o Cypress contra aplicaciones React/Next.js, con suites fiables y de baja tasa de fallos que cubren recorridos críticos del usuario.
  1. Pruebas de Backend y de bases de datos. Pruebas de servicios Python/FastAPI y PostgreSQL (SQLAlchemy), con validación de datos basada en SQL y atención al rendimiento de la base de datos.
  1. Integración de CI/CD. Has integrado pruebas en GitHub Actions, Jenkins o GitLab CI, configurado puertas de calidad de despliegue y trabajado con entornos Docker/Kubernetes.
  1. Pruebas de rendimiento y carga. Has diseñado pruebas de carga, estrés y escalabilidad con herramientas como k6, Locust o JMeter, además de comprobaciones de front-end como Lighthouse.
  1. Pruebas de seguridad. SAST/DAST en el pipeline (ej. SonarQube, Snyk, OWASP ZAP, Burp Suite), y pruebas de autenticación, acceso basado en roles y encriptación de datos.
  1. Experiencia en entornos multi-inquilino SaaS. Has probado plataformas donde muchos clientes comparten infraestructura y sabes cómo demostrar que un inquilino no puede ver los datos de otro.
  1. Pruebas impulsadas por el cumplimiento. Has dado soporte a requisitos SOC 2, GDPR o HIPAA con procesos de prueba y evidencia.
  1. Experiencia en la nube. Preferiblemente AWS (EC2, ECS, EKS, Lambda); también son bienvenidas GCP o Azure.
  1. Liderazgo de calidad y procesos. Has definido estándares de QA, métricas y KPIs, procedimientos de release y regresión, y runbooks, y reportas la calidad claramente a la dirección.
  1. Comunicación y colaboración claras. Trabajas estrechamente con Producto en los criterios de aceptación, con Ingeniería en la testabilidad y con DevOps en los releases, explicando el riesgo a personas técnicas y no técnicas por igual, en un entorno Agile/Scrum.

Se valorará

  1. Pruebas de aplicaciones de IA/LLM. Has probado características de LLM o flujos de trabajo de agentes, puedes manejar salidas no deterministas, validar prompts y salidas de modelos, y comprobar sesgos y equidad. Familiaridad con LangChain/LangGraph es un plus.
  1. Experiencia en FinTech o servicios financieros. Experiencia donde la precisión, las pistas de auditoría y la fiabilidad en torno al dinero son importantes.
  1. Experiencia en startups. Te sientes cómodo/a construyendo desde cero en un entorno ambiguo y de rápido movimiento.
  1. Observabilidad y monitorización de producción. Datadog, CloudWatch, Prometheus o New Relic, incluyendo la monitorización del comportamiento de la IA en producción.
  1. Ingeniería del caos y pruebas de resiliencia.
  1. Herramientas de gestión de pruebas. TestRail, Zephyr o gestión de pruebas basada en Jira.
  1. Certificaciones. ISTQB Avanzado (o similar), Desarrollador/a Certificado/a de AWS o Arquitecto/a de Soluciones.
  1. Participación en la comunidad. Contribuciones open-source a frameworks de testing, escritura técnica o charlas en conferencias.

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