Título del puesto: Ingeniero de pruebas de Data Warehouse
Ubicación: Dearborn, MI (Remota)

·        Ingeniería de pruebas: 5+ años diseñando y ejecutando suites de pruebas funcionales, de regresión, integración y negativas. Se prefiere mucho experiencia con pruebas de sistemas de IA/ML, o pruebas conversacionales de IA.

·        Pruebas de API: pruebas de API REST utilizando herramientas como Postman, pytest o equivalentes. Experiencia validando esquemas JSON, códigos de error HTTP y respuestas de streaming (SSE).

·        SQL / Big Query: Autoría avanzada de SQL en Big Query Standard SQL; funciones ventana, CTEs, aritmética de fechas, funciones SAFE, manejo STRUCT/ARRAY. Debe ser capaz de escribir de forma independiente consultas complejas de validación contra un esquema estrella multi-table.

·        Documentación de defectos: Capacidad para escribir informes de defectos precisos y reproducibles que incluyan SQL esperado, SQL real, conjunto de resultados esperado y conjunto de resultados real.

·        Conocimiento del dominio bancario: Comprensión de las operaciones bancarias minoristas/comerciales: depósitos, cuentas, transacciones, AML, KYC, fraude, cumplimiento. Capacidad para interpretar KPIs bancarios y reglas de negocio sin un gran apoyo de manos.

·        Pensamiento crítico y análisis empresarial: Capacidad para leer una pregunta empresarial, entender su significado pretendido, determinar de forma independiente la respuesta SQL correcta y validar si un sistema de IA respondió correctamente, no solo sintácticamente sino semánticamente.

 
Habilidades preferidas:

·        Experiencia probando sistemas basados en LLM o NL-a-SQL (Cortex, Looker, ThoughtSpot o similares)

·        Familiaridad con los servicios GCP: BigQuery, Cloud Run, Firestore, Dataplex, IAP

·        Scripting en Python para automatización de pruebas (pytest, SQLAlchemy, google-cloud-bigquery SDK)

·        Conceptos de almacenamiento de datos SCD2 (tablas bitemporales, dimensiones que cambian lentamente)

·        Conocimientos regulatorios: GLBA, FCRA, BSA/AML, BCBS 239, calidad de datos SOX

·        Experiencia con pruebas de calidad de datos y conciliación de datos

·        Grafo de conocimiento o conceptos de ontología

Conocimiento del sector de la financiación automotriz