Saaf Finance
Saaf Finance
Saaf Finance desarrolla software de evaluación crediticia basado en inteligencia artificial para prestamistas hipotecarios. Su plataforma utiliza OCR, modelos de lenguaje de gran tamaño y conexiones con proveedores de datos y sistemas de originación de préstamos para organizar la información de los préstamos y facilitar la evaluación de productos como Non-QM, RTL, HELOC, DSCR, préstamos jumbo y préstamos basados en extractos bancarios. A partir de un conjunto de datos declarado de más de 200.000 préstamos, busca ayudar a los equipos de operaciones hipotecarias y de mercados secundarios a evaluar expedientes, detectar riesgos de fraude y tramitar préstamos con mayor eficiencia. La empresa describe su software como una herramienta que complementa el trabajo de los analistas de crédito, en lugar de sustituirlos.

Ingeniero sénior de datos – Saaf Finance (remoto, India)

Crea canalizaciones de datos, almacenes y flujos de trabajo con IA escalables para la plataforma hipotecaria de Saaf Finance. Contribuye a la evaluación de riesgos conforme a la normativa, la automatización y las operaciones basadas en datos.

Descripción

  • Desarrolla y mantiene canalizaciones para datos estructurados y no estructurados procedentes de fuentes internas y externas.
  • Utiliza herramientas de desarrollo con IA para agilizar la creación de canalizaciones, generar lógica de transformación y automatizar código rutinario.
  • Crea y optimiza almacenes de datos y mercados de datos para análisis, informes y necesidades de producto.
  • Diseña y mantiene modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos.
  • Integra en la plataforma central datos de API, productos SaaS y sistemas internos.
  • Mantiene conectores y marcos de ingesta fiables que gestionan cambios de esquema, límites de solicitudes y fallos.
  • Establece validaciones, controles de esquema y documentación para respaldar la calidad de los datos y el cumplimiento normativo.
  • Aplica herramientas de IA al perfilado de datos, la detección de anomalías y la documentación automatizada del linaje y las transformaciones.
  • Evalúa e integra nuevas herramientas de IA en las prácticas de desarrollo de datos del equipo.
  • Desarrolla y mantiene flujos de trabajo con agentes y automatizaciones de varios pasos que utilizan datos en tiempo real.
  • Usa análisis asistidos por IA para investigar fallos en las canalizaciones, mejorar el rendimiento de las consultas y detectar problemas de calidad de datos.
  • Supervisa y optimiza el rendimiento de las canalizaciones y los almacenes de datos para lograr escalabilidad y eficiencia de costes.
  • Configura registros, supervisión y alertas para los trabajos de datos.
  • Aplica controles de seguridad y privacidad de datos que cumplan los requisitos normativos del sector financiero.
  • Proporciona conjuntos de datos fiables y coherentes a analistas, responsables de producto y equipos de operaciones.
  • Colabora con responsables de producto, científicos de datos e ingenieros full stack para adaptar los modelos de datos a las necesidades del negocio.

Requisitos

  • Aporta al menos cinco años de experiencia en ingeniería de datos o en un puesto similar centrado en datos de backend.
  • Cuenta con sólidos conocimientos de SQL y Python para la transformación y automatización de datos.
  • Tiene experiencia con marcos ETL/ELT modernos, como dbt.
  • Domina plataformas en la nube, preferiblemente AWS, y servicios de datos sin servidor.
  • Tiene amplia experiencia con almacenes de datos, preferiblemente Snowflake.
  • Cuenta con experiencia en integraciones de API e ingesta de sistemas de terceros.
  • Domina métodos de modelado de datos como Kimball, el esquema en estrella y Data Vault.
  • Utiliza habitualmente herramientas de programación con IA como Cursor, GitHub Copilot o Claude Code para acelerar el desarrollo, la depuración o la documentación de canalizaciones.
  • Ha entregado canalizaciones de datos de nivel de producción a gran escala.
  • Ha implementado prácticas de CI/CD para flujos de trabajo de datos.
  • Ha colaborado estrechamente con responsables de producto, científicos de datos e ingenieros full stack.
  • Es una persona resolutiva y práctica, y se siente cómoda en un entorno de startup dinámico.
  • Se valorará la experiencia creando flujos de trabajo con agentes y coordinando automatizaciones de varios pasos con datos en tiempo real.
  • Se valorará el conocimiento de patrones de ingeniería de datos e infraestructura para herramientas basadas en IA y plataformas de automatización.
  • Se valorará la experiencia con conjuntos de datos y API financieros en entornos muy regulados.
  • Se valorará el conocimiento de normativas de privacidad de datos como el RGPD y la CCPA.
  • Se valorará la experiencia en ingeniería de prompts para generar código, transformar datos o crear flujos de trabajo de datos con IA.

Beneficios

  • Remuneración competitiva.
  • Tiempo libre remunerado ilimitado.
  • Trabajo con prioridad remota y horarios flexibles.
  • Hasta 2.000 USD al año para desarrollo profesional.
  • Ayuda económica para acondicionar una oficina en casa.

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