Kiwi es una empresa de tecnología financiera centrada en los préstamos personales y la creación de historial crediticio. Su plataforma digital permite a los clientes solicitar en línea préstamos de hasta 3.000 USD sin afectar su puntuación crediticia, además de ofrecer opciones de reembolso flexibles y pagos automatizados. Kiwi también informa sobre los pagos elegibles a las agencias de crédito, lo que ayuda a los clientes a avanzar hacia un historial crediticio más sólido, con la protección de datos integrada en la experiencia de préstamo.
Ingeniero de Datos de Riesgo Crediticio en Kiwi – Remoto en República Dominicana
Serás responsable de la base de datos de riesgo crediticio de Kiwi para las decisiones de préstamo, desde los pipelines de Snowflake y la supervisión de la calidad de los datos hasta los conjuntos de datos reproducibles para modelos. Este puesto remoto apoya a equipos en República Dominicana, Argentina y Colombia.
Descripción
- Gestionar el inventario completo de fuentes de datos crediticios, incluidas TransUnion, Clarity, Plaid, Prism y los sistemas internos de solicitudes y administración de préstamos
- Especificar los datos requeridos, el nivel de granularidad, la actualización y el destino de cada fuente
- Crear contratos de datos con los ingenieros responsables de las integraciones con proveedores
- Verificar que las respuestas sin procesar de los proveedores se conserven por completo para el desarrollo de modelos y las necesidades de auditoría
- Supervisar la actualización, el volumen, la tasa de completitud y el esquema de las fuentes y de las entradas de los modelos
- Configurar alertas para detectar la disminución de las tasas de completitud de las variables, campos faltantes de los proveedores y cambios inusuales en el volumen
- Supervisar la deriva de las entradas de los modelos en producción junto con los científicos de datos
- Investigar incidentes de datos, determinar sus causas raíz, coordinar la remediación y hacer seguimiento de su resolución
- Ser responsable de la capa de Riesgo Crediticio del almacén de datos Snowflake en las tablas raw, staging, mart y de variables
- Desarrollar y mantener pipelines y transformaciones para datos de solicitudes, préstamos, rendimiento y proveedores
- Garantizar que los conjuntos de datos para modelos sigan siendo reproducibles y estén protegidos contra la filtración de datos de entrenamiento
- Mantener las tablas que alimentan los paneles de Riesgo Crediticio y las métricas gobernadas
- Desarrollar comprobaciones automatizadas para claves, duplicados, rangos de valores, integridad referencial y conciliación con las fuentes
- Mantener actualizados la documentación, el linaje de datos y los registros de responsables
- Apoyar la gobernanza de proveedores mediante la revisión de los SLA y la conciliación de los volúmenes de consultas con las facturas de los proveedores
Requisitos
- Al menos cuatro años de experiencia en ingeniería de datos o ingeniería analítica, incluida la responsabilidad principal de una plataforma de datos en producción
- Dominio experto de SQL y sólidas capacidades de modelado de datos, incluidos modelos dimensionales, datos que cambian lentamente y snapshots en un momento específico
- Experiencia práctica con un almacén de datos en la nube, preferiblemente Snowflake
- Experiencia con un framework de transformación como dbt, además de control de versiones, revisión de código y prácticas de integración continua
- Experiencia con Python para crear pipelines, pruebas y automatizaciones
- Experiencia demostrada implementando pruebas de calidad de datos y alertas con dbt tests, Great Expectations, Monte Carlo, Elementary o comprobaciones personalizadas
- Experiencia utilizando una plataforma de orquestación como Airflow, Dagster o Prefect
- Sólido sentido de la responsabilidad, incluida la detección proactiva de problemas, el rastreo de causas raíz y la gestión de su resolución
- Capacidad clara de comunicación escrita para producir contratos de datos confiables, notas de incidentes y documentación de tablas
- El dominio del español y el inglés es útil, pero no obligatorio
- La experiencia en fintech o préstamos, datos de agencias de crédito y bancos, tablas de variables, conjuntos de datos de entrenamiento, supervisión de modelos, cumplimiento normativo de préstamos, herramientas de BI o Metabase es útil, pero no obligatoria
Beneficios
- Trabajar en productos financieros importantes con un efecto directo en los clientes y el crecimiento del negocio
- Asumir la responsabilidad total de la capa de datos de Riesgo Crediticio de Kiwi e influir en su desarrollo
- Abordar problemas relevantes en pipelines, calidad de datos, supervisión y conjuntos de datos para modelos
- Unirse a un entorno de trabajo donde la IA se está convirtiendo en un elemento central de la forma en que el equipo trabaja y crea
- Colaborar con colegas de Riesgo Crediticio, Ciencia de Datos, Ingeniería y Producto
- Trabajar completamente a distancia