Forward Deployed Engineer, Finance Solutions

🕒 il y a 2 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

💸 Planification et Analyse Financières (FP&A)

👻 Score fantôme 36%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Preql AI

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11 - 50 employés

Fondée en 2022

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🏢 Entreprise

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

Preql AI est une plateforme de données IA axée sur l'entreprise qui automatise les parties les plus complexes de l'adoption de l'IA en nettoyant, conciliant et contextualisant des données désordonnées à travers les systèmes ERP, CRM, RH et de gestion des dépenses. Grâce à la modélisation sémantique agentique et à des agents de nettoyage de données continus, elle crée des pipelines auditables, prêts pour l'IA, et des sorties structurées pour les copilotes, les tableaux de bord et les flux de travail décisionnels, avec sécurité, gouvernance de qualité entreprise, et intégrations rapides pour les équipes finance, opérations et technologie.

Description

• Own business outcomes for a portfolio of enterprise accounts from kickoff through production and expansion • Build semantic models for finance logic, including revenue recognition, cost allocation, GL and cost center hierarchies, headcount, and driver-based planning • Integrate and map sources across ERPs, planning systems, and warehouses, including reconciliation of real data • Conduct working sessions with controllers, FP&A leads, and customer data teams • Determine whether issues are modeling problems, source data problems, or product gaps, and route them appropriately • Provide specific product feedback based on customer friction • Create reusable models, templates, and documentation to reduce time to value • Take accounts from installation to trusted first output and explain reporting numbers back to their source • Improve delivery playbooks and support expansion conversations and onboarding of future engineers

🎯 Exigences

• 5+ years building with data in production • Deep SQL fluency and comfort in Python • Direct experience with Snowflake, Databricks, or BigQuery • Experience with dbt or equivalent transformation tooling • Working knowledge of financial data, including chart of accounts, allocations, or close processes • Experience working directly with enterprise customers, including scoping, pushing back, and delivering bad news early • High tolerance for ambiguity and ability to create processes without an existing playbook • Judgment about when to build a customer-specific solution versus a reusable solution • Familiarity with ERP and planning systems such as NetSuite, Workday, SAP, or Oracle • Background in consulting, solutions architecture, or professional services at a data or AI company is a strong signal • Experience with regulated buyers is a strong signal • Experience as the first or second technical hire on a customer-facing team is a strong signal • Experience inside a finance or accounting function, or equivalent exposure to finance close processes, is a strong signal

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