Brésil
Experian
Meeru AI Inc
Ingénieur Staff Backend Senior
À distanceBrésil
Brazil
PythonJavaSQLPostgreSQLAWSGCPDockerKubernetesGoTerraform
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos de Meeru AI
Meeru AI développe une plateforme native d'IA qui transforme la manière dont les équipes financières et comptables opèrent. Nous nous connectons aux systèmes financiers d'entreprise — ERP, CRM, plateformes de facturation, SIRH — et appliquons le machine learning pour transformer des données opérationnelles fragmentées en informations fondées et auditables pour les directeurs financiers, les contrôleurs et les responsables FP&A.
Nous déployons selon les conditions des clients — SaaS multi-tenant, SaaS single-tenant et sur site — sur AWS, Azure et GCP. Nos clients sont des équipes financières du Fortune 500 qui exigent l'isolation des données, l'auditabilité et la conformité.
Ce qui rend ce rôle différent
La sortie de cette couche se situe à côté des états financiers rapportés extérieurement, donc l'exactitude n'est pas négociable. Tout ce que vous construisez est soumis à une norme stricte : chaque résultat doit être traçable à la source, reproductible et auditable, avec des garde-fous clairs qui maintiennent les résultats vérifiables séparés de tout ce qui nécessite une révision humaine — et rien n'est jamais discrètement falsifié pour que les calculs semblent complets.
Le rôle
Nous recherchons un ingénieur Staff Backend Senior pour prendre en charge les services centraux au cœur de la plateforme — la couche de calcul intensive en données qui transforme les données financières et opérationnelles curatées en résultats corrects, reproductibles et entièrement traçables. C'est l'ingénierie structurée sous-jacente au produit : pas de tableaux de bord, pas d'enveloppe LLM, mais les services qui effectuent le calcul intensif et se tiennent derrière chaque chiffre produit par la plateforme.
Vous construisez des composants de calcul réutilisables et pilotés par la configuration, vous appliquez des contrôles et des garde-fous stricts sur les sorties automatisées, et vous garantissez que chaque résultat est réconcilié et peut être reproduit et audité. Vous fournissez un leadership technique à l'équipe backend et collaborez avec les équipes data, IA et produit pour traduire la logique métier en services robustes et réutilisables.
Prérequis
- + de 8 ans d'ingénierie backend en Python, Go, Java ou similaire, y compris un temps significatif au niveau Staff+ pour gérer des systèmes complexes et intensifs en données.
- Production en Python avec de solides pratiques de conception et de test de services.
- Maîtrise d'élite du SQL et de la modélisation de données. Vous êtes à l'aise avec les fonctions de fenêtre et les jointures à grande échelle, et vous raisonnez rigoureusement sur l'exactitude et la performance.
- Calcul basé sur des ensembles, reproductible sur un entrepôt de données tel que Snowflake ou PostgreSQL.
- Architecture pilotée par la configuration. Vous avez conçu des services extensibles ou des moteurs de règles où de nouveaux cas d'utilisation sont livrés en tant que configuration, et non en tant que nouveaux chemins de code.
- Conception de systèmes solide pour la fiabilité, l'isolation et la reproductibilité.
- Un état d'esprit axé sur l'exactitude. Vous considérez que « chaque résultat est traçable, explicable et reproductible » comme une exigence stricte.
- Leadership technique. Vous définissez des modèles, examinez des conceptions et encadrez des ingénieurs.
Atouts appréciés
- Expérience dans le domaine de la finance, de la comptabilité ou de l'analyse, ou une curiosité sincère pour la manière dont les états financiers sont construits et réconciliés.
- dbt aux côtés de Snowflake ou PostgreSQL.
- Déploiements multi-tenant ou hébergés par le client (sur site), idéalement sur AWS, Azure et GCP.
- Docker, Kubernetes et Terraform.
- Journalisation d'audit, lignage des données et systèmes de feature flag ou de contrôle.
- Systèmes auditable dans des environnements réglementés tels que la fintech, la banque ou la santé.
- Exposition au ML, aux flux de travail statistiques ou aux modèles d'application LLM, suffisamment pour les intégrer correctement.
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