Ingeniero de Analítica Líder - Datos Financieros (FinOps)

Sobre Finom
Finom está creciendo rápido y el departamento de Finanzas necesita datos que crezcan con ella. Como nuestro Lead Analytics Engineer para Finanzas, serás el socio de datos para tesorería, conciliación y contabilidad. También apoyarás el trabajo de finanzas corporativas y reportes para inversores junto con el socio de datos actual del equipo. Construirás y escalarás el modelo de datos detrás de estas áreas, establecerás estándares, integrarás los sistemas en los que se apoya Finanzas e introducirás automatización, incluyendo agentes, donde esto suponga un ahorro de trabajo real.

Este no es un rol de "construir lo que dice el ticket". Aprenderás cómo funciona Finanzas y por qué, entenderás dónde está el valor y trabajarás con el equipo en cómo se ejecutan sus procesos, proponiendo mejoras y los datos y herramientas para respaldarlas. Reportarás al Head of Central Data

Lo que estarás haciendo

• Colaborar con los equipos de Tesorería, Conciliación y Contabilidad en sus procesos, prioridades y en cómo los datos los respaldan.
• Desarrollar los datos de tesorería: posiciones, flujos de caja y liquidez, como productos de datos fiables en los que el equipo pueda confiar día a día.
• Construir y escalar la conciliación, para que el cotejo, las discrepancias y las excepciones se gestionen de forma sistemática en lugar de manual.
• Apoyar a Contabilidad con los datos, comprobaciones e integraciones detrás de su cierre y su trabajo diario.
• Apoyar a nuestro socio de datos de finanzas corporativas en la parte de finanzas corporativas y reportes para inversores, trabajando desde un modelo y un conjunto de definiciones compartidos.
• Diseñar y evolucionar el modelo de datos de Finanzas, entidades y métricas, con pruebas, linaje y documentación, para que el equipo pueda reutilizarlos y ampliarlos.
• Establecer estándares de datos y controles de calidad para los datos de Finanzas, y construir integraciones con los sistemas que utiliza Finanzas.
• Introducir automatización y agentes en los flujos de trabajo de Finanzas donde eliminen el trabajo manual recurrente.
• Analizar cómo funcionan hoy los procesos de Finanzas, identificar qué puede funcionar mejor y conectar cada pieza de trabajo de datos con su coste y valor de negocio.

Cómo trabajamos
Tendrás una gran autonomía. Tú eliges las herramientas y el enfoque, incluyendo la prueba de nuevos proveedores y soluciones de código abierto. Se requiere aprobación en dos casos. El primero es la arquitectura: si una solución escala, se mantiene en distintos casos de uso y volúmenes crecientes, y funciona sin soporte constante. El segundo es cualquier cosa que alimente decisiones de alto riesgo. Las prioridades se establecen según el impacto final en el negocio.

Quién eres

• Has trabajado en Finanzas o estrechamente con ellas: en un equipo de finanzas, como socio de datos financieros, o en trabajos de datos centrados en tesorería, conciliación, contabilidad o FP&A.
• Entiendes cómo funciona una función financiera: el cierre, caja y liquidez, las conciliaciones y los informes que se derivan de ellas.
• Escribes SQL experto y tienes sólidas habilidades de modelado de datos dimensionales o semánticos.
• Has construido métricas y productos de datos de los que dependen otros equipos.
• Tienes experiencia en ETL y data warehouse o lakehouse, incluyendo la incorporación de fuentes de extremo a extremo.
• Priorizas la precisión sobre la velocidad cuando ambas entran en conflicto.
• Trabajas como un consultor para el negocio: entiendes cómo funciona un proceso, propones soluciones y las enmarcas en términos de valor de negocio.

Deseable

• Databricks y Unity Catalog
• Experiencia integrando sistemas ERP, contables, bancarios o de tesorería
• Experiencia con automatización de flujos de trabajo o agentes en procesos financieros
• CI/CD, orquestación e infraestructura como código (infrastructure-as-code)
• Experiencia en fintech, banca o pagos

Cómo crecerás
En tus primeros meses conocerás Finanzas, el modelo, el stack y a tus stakeholders. A los seis meses serás autosuficiente y tomarás decisiones de criterio sobre alcance y diseño sin necesidad de escalar problemas. A partir de ahí, establecerás objetivos a largo plazo junto con tus stakeholders de Finanzas, serás responsable de la hoja de ruta de datos para tesorería, conciliación y contabilidad, y mentorizarás a otros en la práctica de analytics engineering.