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Saaf Finance
Saaf Finance
11 – 50 Mitarbeitende
FintechKünstliche IntelligenzSaaS
Saaf Finance entwickelt KI-gestützte Software zur Kreditprüfung für Hypothekenkreditgeber. Die Plattform nutzt OCR, große Sprachmodelle sowie Schnittstellen zu Datenanbietern und Kreditvergabesystemen, um Kreditinformationen zu ordnen und die Prüfung verschiedener Produkte zu unterstützen, darunter Non-QM-, RTL-, HELOC-, DSCR-, Jumbo- und Kontoauszugskredite. Auf Grundlage eines nach Unternehmensangaben mehr als 200.000 Kredite umfassenden Datensatzes soll die Software Teams im Hypothekengeschäft und am Sekundärmarkt dabei helfen, Unterlagen zu bewerten, Betrugsrisiken zu erkennen und Kredite effizienter zu bearbeiten. Das Unternehmen beschreibt die Software als Unterstützung für die Arbeit von Kreditprüfern, nicht als deren Ersatz.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data Engineer – Saaf Finance (Remote, Indien)

Entwickle skalierbare Datenpipelines, Data Warehouses und KI-gestützte Workflows für die Hypothekenplattform von Saaf Finance. Unterstütze regelkonformes Underwriting, Automatisierung und datenbasierte Abläufe.

INIndienRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AWSCloudETLPythonSQLVault

Beschreibung

  • Entwickle und pflege Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten aus internen und externen Quellen.
  • Nutze KI-Entwicklungstools, um Pipelines schneller zu erstellen, Transformationslogik zu generieren und Routinecode zu automatisieren.
  • Erstelle und optimiere Data Warehouses und Data Marts für Analysen, Berichte und Produktanforderungen.
  • Entwirf und pflege konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle.
  • Integriere Daten aus APIs, SaaS-Produkten und internen Systemen in die Kernplattform.
  • Pflege zuverlässige Konnektoren und Ingestion-Frameworks, die Schemaänderungen, Ratenbegrenzungen und Ausfälle bewältigen.
  • Richte Validierungen, Schema-Kontrollen und Dokumentation ein, um Datenqualität und Compliance zu unterstützen.
  • Nutze KI-Tools für Datenprofilierung, Anomalieerkennung sowie die automatisierte Dokumentation von Datenherkunft und Transformationen.
  • Bewerte neue KI-Tools und integriere sie in die Datenentwicklungsprozesse des Teams.
  • Entwickle und unterstütze agentische Workflows und mehrstufige Automatisierungen mit Echtzeitdaten.
  • Nutze KI-gestützte Analysen, um Pipeline-Ausfälle zu untersuchen, die Abfrageleistung zu verbessern und Probleme mit der Datenqualität zu erkennen.
  • Überwache und optimiere die Leistung von Pipelines und Data Warehouses im Hinblick auf Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.
  • Konfiguriere Protokollierung, Überwachung und Warnmeldungen für Datenjobs.
  • Setze Datensicherheits- und Datenschutzkontrollen gemäß den regulatorischen Anforderungen des Finanzsektors um.
  • Stelle Analysten, Produktmanagerinnen und Produktmanagern sowie Betriebsteams zuverlässige und konsistente Datensätze bereit.
  • Arbeite mit Produktmanagerinnen und Produktmanagern, Data Scientists und Full-Stack-Entwicklerinnen und -Entwicklern zusammen, um Datenmodelle an den Geschäftsanforderungen auszurichten.

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung im Data Engineering oder in einer vergleichbaren, backendorientierten Datenrolle.
  • Fundierte SQL- und Python-Kenntnisse für Datentransformation und Automatisierung.
  • Erfahrung mit modernen ETL-/ELT-Frameworks wie dbt.
  • Sicherer Umgang mit Cloud-Plattformen, vorzugsweise AWS, und serverlosen Datendiensten.
  • Umfangreiche Erfahrung mit Data Warehouses, vorzugsweise Snowflake.
  • Kompetenz bei API-Integrationen und der Datenaufnahme aus Drittsystemen.
  • Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierungsmethoden wie Kimball, Star Schema und Data Vault.
  • Regelmäßige Nutzung von KI-Programmierwerkzeugen wie Cursor, GitHub Copilot oder Claude Code zur Beschleunigung von Pipeline-Entwicklung, Fehlersuche oder Dokumentation.
  • Erfahrung mit der Bereitstellung produktionsreifer Datenpipelines im großen Maßstab.
  • Erfahrung mit der Einführung von CI/CD-Praktiken für Datenworkflows.
  • Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagerinnen und Produktmanagern, Data Scientists und Full-Stack-Entwicklerinnen und -Entwicklern.
  • Praktische, einfallsreiche Arbeitsweise und Bereitschaft, in einem schnelllebigen Startup-Umfeld zu arbeiten.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit dem Aufbau agentischer Workflows und der Orchestrierung mehrstufiger Automatisierungen auf Basis von Echtzeitdaten.
  • Von Vorteil: Vertrautheit mit Data-Engineering-Mustern und Infrastruktur für KI-gestützte Tools und Automatisierungsplattformen.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Finanzdatensätzen und APIs in einem stark regulierten Umfeld.
  • Von Vorteil: Verständnis von Datenschutzvorschriften wie DSGVO und CCPA.
  • Von Vorteil: Erfahrung im Prompt Engineering für Codegenerierung, Datentransformation oder KI-gestützte Datenworkflows.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähige Vergütung.
  • Unbegrenzter bezahlter Urlaub.
  • Remote-Arbeit mit flexiblen Arbeitszeiten als Standard.
  • Bis zu 2.000 US-Dollar pro Jahr für die berufliche Weiterbildung.
  • Zuschuss für die Einrichtung eines Homeoffice.

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