Estados Unidos
The MITRE Corporation
Nelo
Engenheiro de Dados Sênior
Estados Unidos
Ciudad de México, Mexico · New York, New York, United States
PythonSQLAWS
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Localização: Cidade do México | Nova York — presencial
Sede: Cidade do México, México; operações comerciais e de pessoas em Nova York
Fundada: 2019
Tamanho da equipe: 60 FTEs
Vagas abertas: 10+
Website: nelo.mx
Estágio: Pós-Série A; linha de crédito de US$ 100M (Victory Park Capital, 2022); lucrativa
Por que você terá sucesso
- Você gosta de ser proprietário de sistemas de ponta a ponta e melhorá-los ao longo do tempo.
- Você equilibra velocidade, correção e manutenibilidade a longo prazo.
- Você está animado em capacitar outros (analistas, cientistas e engenheiros) a se moverem mais rápido com dados de alta qualidade.
- Você se sente confortável operando em um ambiente de startup de ritmo acelerado com requisitos em evolução.
Localização
Esta vaga é presencial na Cidade do México ou em NYC
Sobre a Empresa
Nelo é uma fintech líder no México, reinventando o crédito para expandir o poder de compra do consumidor. Fundada em 2019 por ex-líderes de crescimento internacional da Uber, Kyle Miller e Stephen Hebson, a Nelo oferece cartões de crédito, empréstimos BNPL, pagamentos de contas e seu próprio marketplace — tudo em um único aplicativo — projetado a partir de princípios fundamentais para um mundo de pagamentos em tempo real e mobile-first.
Com US$ 100M em receita anual, US$ 1B em GMV anualizado e mais de US$ 140M em capital próprio e de dívida levantados, a Nelo é uma das empresas de fintech de consumo mais eficientes em termos de capital na América Latina. A empresa é lucrativa — com lucro operacional positivo tanto em 2024 quanto em 2025. Opera de forma enxuta e técnica: 60 funcionários, 8 engenheiros, com IA impulsionando subscrição, cobranças e operações.
Valores da empresa
- Seja sua melhor versão: ambição, trabalho árduo, curiosidade intelectual
- Todos são donos: todos os funcionários recebem participação acionária, incluindo o suporte ao cliente; expiração de opções de 10 anos; renovações de participação acionária
- Cliente em primeiro lugar: decisões de produto baseadas no benefício ao cliente
- Comunicação aberta e honesta: finanças trimestrais e apresentações ao conselho compartilhadas com toda a empresa; baixa tolerância à burocracia ou fofoca
- Mova-se rápido, aprenda rápido: centenas de experimentos realizados mensalmente; cultura rigorosa de experimentação
Benefícios: 401k, PTO aberto, médico, odontológico, oftalmológico, STD, LTD, fertilidade
Remuneração e Benefícios
- Salário e participação acionária muito competitivos
- Cobertura de seguro médico, odontológico e oftalmológico de 100% para você
- PTO ilimitado
- 401(k) para funcionários baseados nos EUA
- Licença maternidade e paternidade estendida
- Suporte à realocação
Sobre a vaga
Estamos procurando um Engenheiro de Dados Sênior para ajudar a projetar, construir e operar a plataforma de dados central que impulsiona a análise, machine learning e a tomada de decisões de negócios na Nelo. Esta é uma função prática e de alto impacto para um engenheiro experiente que gosta de trabalhar em todo o ciclo de vida dos dados, desde a ingestão e transformação até a confiabilidade, escalabilidade e capacitação de ML.
Você fará parceria com as equipes de Análise, Produto, Engenharia, Marketing, Risco e Machine Learning para garantir que nossa infraestrutura de dados seja robusta, escalável e fácil de construir à medida que a Nelo continua a crescer.
O que você fará
- Ser proprietário e evoluir a plataforma de dados: Projetar, construir e manter pipelines de dados e conjuntos de dados escaláveis e confiáveis que impulsionam casos de uso de análise, relatórios e machine learning em toda a empresa.
- Construir e manter pipelines ETL/ELT: Desenvolver pipelines de nível de produção que ingerem dados de sistemas transacionais, provedores terceirizados e fluxos de eventos em nosso data warehouse e feature store.
- Capacitar equipes de análise e negócios: Colaborar com Análise de Dados e stakeholders para garantir que os dados sejam bem modelados, documentados e acessíveis para autoatendimento.
- Apoiar fluxos de trabalho de machine learning: Construir e manter pipelines de features e feature stores que suportam treinamento de modelos, validação e inferência online/offline.
- Garantir a qualidade e confiabilidade dos dados: Implementar verificações de qualidade de dados, monitoramento, alertas e SLAs para garantir a confiança em nossos produtos de dados.
- Melhorar a experiência do desenvolvedor: Construir ferramentas, abstrações e pipelines de CI/CD que tornam mais fácil e seguro desenvolver, testar e implantar pipelines de dados.
- Colaborar multifuncionalmente: Trabalhar em estreita colaboração com Engenheiros de Software, Engenheiros de ML e Gerentes de Produto para alinhar modelos e pipelines de dados com as necessidades do produto e do negócio.
- Escalar para o crescimento: Melhorar continuamente o desempenho, a eficiência de custos e a escalabilidade de nossa infraestrutura de dados à medida que o volume de dados e os casos de uso se expandem.
Requisitos da vaga
Pelo menos 5 anos de experiência em engenharia de dados, engenharia de software ou engenharia de backend com propriedade significativa de sistemas de dados de produção.
Habilidades Técnicas
- Forte proficiência em Python para construir pipelines e infraestrutura de dados.
- Habilidades avançadas em SQL e experiência profunda em modelagem de dados para casos de uso de análise e ML.
- Experiência prática na construção de pipelines ETL/ELT usando ferramentas ou frameworks como Airflow, AWS Glue, dbt ou sistemas de orquestração similares.
- Experiência trabalhando com data warehouses e motores de consulta em nuvem como Athena/Presto, Redshift, BigQuery ou Snowflake.
- Familiaridade com frameworks de big data ou processamento distribuído como Spark (ou equivalente).
- Experiência em projetar e manter pipelines de CI/CD para fluxos de trabalho de dados.
- Experiência com AWS (S3, IAM, Lambda, Glue, EMR, etc.) ou ecossistemas de nuvem similares.
Mentalidade de Engenharia
- Forte compreensão de confiabilidade de dados, observabilidade e melhores práticas para sistemas de produção.
- Capacidade de escrever código limpo, de fácil manutenção e bem testado.
Colaboração e Comunicação
- Capacidade comprovada de trabalhar multifuncionalmente com equipes de Análise, ML e Produto.
- Fortes habilidades de comunicação para explicar conceitos técnicos a não engenheiros e alinhar sobre trade-offs.
- Exposição a feature stores, pipelines de dados de ML ou colaboração próxima com equipes de Engenharia de ML é um grande diferencial.
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