États-Unis
The MITRE Corporation
Nelo
Ingénieur Données Senior
États-Unis
Ciudad de México, Mexico · New York, New York, United States
PythonSQLAWS
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À propos du poste
Lieu : Mexico | New York — en présentiel
Siège social : Mexico, Mexique ; opérations commerciales et RH à New York
Fondée : 2019
Taille de l'équipe : 60 ETP
Postes ouverts : 10+
Site web : nelo.mx
Stade : Post-Série A ; ligne de crédit de 100 millions de dollars (Victory Park Capital, 2022) ; rentable
Pourquoi vous réussirez
- Vous aimez posséder les systèmes de bout en bout et les améliorer au fil du temps.
- Vous équilibrez la vitesse, l'exactitude et la maintenabilité à long terme.
- Vous êtes enthousiaste à l'idée de permettre à d'autres (analystes, scientifiques et ingénieurs) d'avancer plus rapidement avec des données de haute qualité.
- Vous êtes à l'aise pour opérer dans un environnement de startup en évolution rapide avec des exigences changeantes.
Lieu
Ce poste est basé en présentiel à Mexico ou à New York.
À propos de l'entreprise
Nelo est une entreprise fintech leader au Mexique qui réinvente le crédit pour élargir le pouvoir d'achat des consommateurs. Fondée en 2019 par les anciens responsables de la croissance internationale d'Uber, Kyle Miller et Stephen Hebson, Nelo propose des cartes de crédit, des prêts BNPL, des paiements de factures et son propre marketplace — le tout sous une seule application — conçu à partir des premiers principes pour un monde de paiements en temps réel et axé sur le mobile.
Avec un chiffre d'affaires annuel de 100 millions de dollars, un GMV annualisé de 1 milliard de dollars et plus de 140 millions de dollars levés en fonds propres et en dette, Nelo est l'une des entreprises de fintech grand public les plus efficaces en termes de capital en Amérique latine. L'entreprise est rentable — bénéfice d'exploitation positif en 2024 et 2025. Elle fonctionne de manière allégée et technique : 60 employés, 8 ingénieurs, avec l'IA pilotant la souscription, les recouvrements et les opérations.
Valeurs de l'entreprise
- Être soi-même : ambition, travail acharné, curiosité intellectuelle
- Chacun est propriétaire : tous les employés reçoivent des actions, y compris le support client ; expiration des options dans 10 ans ; renouvellement des actions
- Le client d'abord : les décisions produit sont fondées sur les bénéfices clients
- Communication ouverte et honnête : les états financiers trimestriels et les présentations du conseil d'administration sont partagés à l'ensemble de l'entreprise ; faible tolérance à la bureaucratie ou aux commérages
- Avancer vite, apprendre vite : des centaines d'expériences menées chaque mois ; culture d'expérimentation rigoureuse
Avantages : 401k, congés payés illimités, assurance médicale, dentaire, vision, invalidité temporaire, invalidité permanente, fertilité
Rémunération et avantages
- Salaire et actions très compétitifs
- Couverture d'assurance médicale, dentaire et vision à 100%% pour vous
- Congés payés illimités
- 401k pour les employés basés aux États-Unis
- Congés maternité et paternité prolongés
- Aide à la relocalisation
À propos du poste
Nous recherchons un Ingénieur Données Senior pour aider à concevoir, construire et exploiter la plateforme de données centrale qui alimente l'analyse, le machine learning et la prise de décision commerciale chez Nelo. Il s'agit d'un rôle pratique à fort impact pour un ingénieur expérimenté qui aime travailler sur l'ensemble du cycle de vie des données, de l'ingestion et de la transformation à la fiabilité, la scalabilité et l'activation du ML.
Vous collaborerez étroitement avec les équipes Analyse, Produit, Ingénierie, Marketing, Risque et Machine Learning pour garantir que notre infrastructure de données est robuste, évolutive et facile à utiliser à mesure que Nelo continue de croître.
Vos missions
- Être responsable et faire évoluer la plateforme de données : Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données et des ensembles de données évolutifs et fiables qui alimentent les cas d'utilisation d'analyse, de reporting et de machine learning dans toute l'entreprise.
- Construire et maintenir des pipelines ETL/ELT : Développer des pipelines de qualité production qui ingèrent des données provenant de systèmes transactionnels, de fournisseurs tiers et de flux d'événements dans notre entrepôt de données et notre feature store.
- Faciliter l'analyse et les équipes métier : Collaborer avec l'équipe d'Analyse de Données et les parties prenantes pour garantir que les données sont bien modélisées, documentées et accessibles pour l'auto-service.
- Soutenir les flux de travail machine learning: Construire et maintenir des pipelines de fonctionnalités et des feature stores qui prennent en charge l'entraînement des modèles, la validation et l'inférence en ligne/hors ligne.
- Assurer la qualité et la fiabilité des données : Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données, une surveillance, des alertes et des SLA pour garantir la confiance dans nos produits de données.
- Améliorer l'expérience développeur : Construire des outils, des abstractions et des pipelines CI/CD qui rendent plus facile et plus sûr le développement, le test et le déploiement des pipelines de données.
- Collaborer de manière interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec les Ingénieurs Logiciels, les Ingénieurs ML et les Chefs de Produit pour aligner les modèles et les pipelines de données avec les besoins produit et métier.
- Évoluer pour la croissance : Améliorer continuellement les performances, l'efficacité des coûts et la scalabilité de notre infrastructure de données à mesure que le volume de données et les cas d'utilisation augmentent.
Prérequis du poste
Au moins 5 années d'expérience dans des rôles d'ingénierie de données, d'ingénierie logicielle ou d'ingénierie backend avec une propriété significative des systèmes de données de production.
Compétences techniques
- Solide maîtrise de Python pour la construction de pipelines de données et d'infrastructure.
- Compétences avancées en SQL et expérience approfondie de la modélisation de données pour les cas d'utilisation analytiques et ML.
- Expérience pratique dans la construction de pipelines ETL/ELT à l'aide d'outils ou de frameworks tels qu'Airflow, AWS Glue, dbt, ou des systèmes d'orchestration similaires.
- Expérience de travail avec des entrepôts de données cloud et des moteurs de requêtes tels qu'Athena/Presto, Redshift, BigQuery, ou Snowflake.
- Connaissance des frameworks de traitement de données massives ou distribuées tels que Spark (ou équivalent).
- Expérience dans la conception et la maintenance de pipelines CI/CD pour les flux de données.
- Expérience avec AWS (S3, IAM, Lambda, Glue, EMR, etc.) ou des écosystèmes cloud similaires.
Mentalité d'ingénieur
- Solide compréhension de la fiabilité des données, de l'observabilité et des meilleures pratiques pour les systèmes de production.
- Capacité à écrire du code propre, maintenable et bien testé.
Collaboration et communication
- Capacité avérée à travailler de manière interfonctionnelle avec les équipes Analyse, ML et Produit.
- Solides compétences en communication pour expliquer des concepts techniques à des non-ingénieurs et s'accorder sur les compromis.
- Une exposition aux feature stores, aux pipelines de données ML, ou une collaboration étroite avec les équipes d'Ingénierie ML est un plus.
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