A Mercury é uma empresa de tecnologia financeira e software bancário fundada em 2017 que desenvolve ferramentas financeiras para startups e pequenas e médias empresas. Sua plataforma reúne contas empresariais de pagamento e poupança, produtos de Tesouraria, cartões de crédito corporativos, gestão de gastos, pagamentos, faturamento, integrações contábeis e automação de fluxos de trabalho com inteligência artificial em uma única experiência digital. A Mercury também oferece APIs e ferramentas para desenvolvedores, com recursos como cartões virtuais e controles granulares desenvolvidos para equipes, agências, marcas de comércio eletrônico, fundos de capital de risco e empresas de criptomoedas. Os serviços bancários são fornecidos por meio de parcerias com bancos segurados pela FDIC.
Engenheiro(a) sênior de Analytics na Mercury, remoto nos Estados Unidos
Junte-se à Mercury como Engenheiro(a) Sênior de Analytics, criando pipelines de dados escaláveis, data marts dimensionais e bases de analytics nativas de IA. A função apoia ferramentas agênticas, analytics self-service, governança e produtos de dados para uma empresa de tecnologia financeira.
Descrição
- Criar pipelines de dados escaláveis e data marts dimensionais alinhados ao negócio em parceria com as equipes de Ciência de Dados, Engenharia, Produto e Operações
- Ajudar a desenvolver e promover a adoção de ferramentas agênticas, como o AI Data Analyst da Mercury, Hermes, dbt Agent e Ralph
- Avançar o analytics self-service implementando fluxos de trabalho, ensinando práticas de Engenharia de Analytics e apoiando colegas
- Entregar os produtos de dados e analytics necessários para apoiar a licença bancária da Mercury
- Ajudar a definir estratégias de qualidade, governança e segurança de dados
- Contribuir para os padrões, processos e melhores práticas de Engenharia de Analytics
- Criar bases de dados compartilhadas para tomada de decisões, automação e mensuração em toda a Mercury
- Viabilizar produtos de dados duráveis, experimentação rápida, modelagem de propensão, fluxos de trabalho agênticos e experiências de clientes orientadas por dados
Requisitos
- Pelo menos quatro anos de experiência em Engenharia de Analytics ou Engenharia de Dados
- Experiência de nível especialista com uma stack moderna de dados, incluindo ferramentas como Fivetran, Airflow, Snowflake, dbt, Omni ou Hex
- Sólidos conhecimentos de SQL
- Experiência profissional com Python
- Proficiência no uso de agentes de IA para acelerar trabalhos analíticos e de engenharia
- Experiência aplicando princípios de modelagem dimensional e projetando sistemas de dados para escala
- Capacidade de priorizar soluções reutilizáveis e escaláveis
- Histórico de produção de código legível, testes robustos e documentação completa
- Experiência bancária ou em serviços financeiros é uma qualificação adicional
- Experiência com desenvolvimento agêntico ou fluxos de trabalho de analytics é uma qualificação adicional
- Familiaridade com práticas de governança, conformidade e segurança de dados é uma qualificação adicional
- Visão full-stack e disposição para resolver problemas de ponta a ponta são qualificações adicionais
Benefícios
- Salário-base
- Participação acionária por meio de opções de ações ou unidades de ações restritas
- Benefícios para funcionários
- Adaptações razoáveis durante o processo de recrutamento para candidatos com deficiências ou necessidades especiais