Sr Data Engineer

Desde el equipo de Data Financial Services en Payclip/Clip buscamos un Ingeniero de Datos con mucha experiencia, ganas de causar un impacto a nivel de negocios y sumarse a una empresa que está moldeando el sistema financiero de México.

El equipo da soporte de datos a tres grandes áreas: Cuenta Digital , Préstamos y Finanzas . Esto incluye métricas de negocio, reportes regulatorios, reconciliación, fondeo y modelos de datos financieros (balances operativos y contables de préstamos, performance de cartera, cobranza, etc.). Trabaja con Databricks (SQL + PySpark), Airflow, dbt, Terraform (IAC), DynamoDB, Segment, Sigma y GitHub. El equipo interactúa constantemente con Compliance, Producto, Tesorería, Engineering, equipos de Negocio (Lending, Banking, Cards) y otros equipos de Data.

Education Level & Work Experience Graduado de Carrera de grado relacionada.

• 7 años de hands on en SQL

• 4 años de hands on en Python PySpark

• Experiencia trabajo en equipo

Key Responsibilities

• Diseñar, construir y mantener modelos de datos financieros y de negocio para Cuenta Digital, Préstamos y Finanzas (balances operativos y contables, performance de cartera, cobranza, fondeo, etc.), asegurando consistencia entre métricas, reportes regulatorios y reconciliaciones.

• Desarrollar y operar pipelines de datos escalables y confiables en Databricks (SQL + PySpark), orquestados con Airflow y dbt, aplicando buenas prácticas de versionado (GitHub), testing y monitoreo end-to-end.

• Investigar y resolver inconsistencias de datos cruzando múltiples fuentes, validando supuestos y levantando de forma explícita cualquier gap de información que impida llegar a conclusiones robustas.

• Ejercer ownership técnico sobre los flujos de datos de Financial Services, identificando root causes en herramientas compartidas y proponiendo fixes aunque estén fuera del código directamente asignado a la persona.

• Colaborar de forma cercana con Compliance, Producto (Cuenta, Card, Bolsitas), Tesorería, Engineering y otros equipos de Data para entender necesidades de negocio/regulatorias y traducirlas en soluciones de datos accionables y mantenibles.