Ang Kiwi ay isang fintech company na nakatuon sa personal na pagpapautang at pagbuo ng credit history. Sa digital platform nito, maaaring mag-apply online ang mga customer para sa mga pautang na hanggang $3,000 nang hindi naaapektuhan ang kanilang credit score, habang nag-aalok ng flexible na mga opsyon sa pagbabayad at awtomatikong mga bayad. Iniuulat din ng Kiwi ang mga kwalipikadong bayad sa mga credit bureau, na tumutulong sa mga customer na makabuo ng mas matatag na credit history, habang may kasamang proteksiyon sa data ang proseso ng pagpapautang.
Inhinyero ng Data para sa Panganib sa Kredito sa Kiwi – Remote sa Dominican Republic
Pangasiwaan ang pundasyon ng data sa panganib sa kredito ng Kiwi para sa mga desisyon sa pagpapautang, mula sa mga Snowflake pipeline at pagsubaybay sa kalidad ng data hanggang sa mga modeling dataset na maaaring muling likhain. Sinusuportahan ng remote na trabahong ito ang mga team sa Dominican Republic, Argentina, at Colombia.
Paglalarawan
- Pamahalaan ang kumpletong imbentaryo ng mga pinagmumulan ng credit data, kabilang ang TransUnion, Clarity, Plaid, Prism, at mga internal na sistema ng aplikasyon at loan servicing
- Tukuyin ang kinakailangang data, grain, freshness, at destinasyon para sa bawat source
- Gumawa ng mga data contract kasama ang mga engineer na responsable sa mga integrasyon ng vendor
- Tiyaking ganap na napapanatili ang mga raw na tugon ng vendor para sa pagbuo ng modelo at mga pangangailangan sa audit
- Subaybayan ang freshness, volume, fill rate, at schema ng source at model input
- Mag-configure ng mga alert para sa bumababang feature fill rate, nawawalang field ng vendor, at hindi pangkaraniwang pagbabago sa volume
- Subaybayan ang input drift ng production model kasama ang mga data scientist
- Imbestigahan ang mga insidente sa data, tukuyin ang ugat ng problema, i-coordinate ang remediation, at subaybayan ang resolusyon
- Pangasiwaan ang Credit Risk layer ng Snowflake warehouse sa mga raw, staging, mart, at feature table
- Bumuo at magpanatili ng mga pipeline at transformation para sa application, loan, performance, at vendor data
- Tiyaking nananatiling reproducible ang mga modeling dataset at protektado laban sa training-data leakage
- Panatilihin ang mga table na nagpapatakbo sa mga dashboard ng Credit Risk at mga pinamamahalaang metric
- Bumuo ng mga awtomatikong pagsusuri para sa mga key, duplicate, value range, referential integrity, at source reconciliation
- Panatilihing napapanahon ang dokumentasyon, data lineage, at mga rehistro ng pagmamay-ari
- Suportahan ang vendor governance sa pamamagitan ng pagsusuri sa SLA at pagre-reconcile ng pull volume sa mga invoice ng vendor
Mga Kinakailangan
- Hindi bababa sa apat na taong karanasan sa data engineering o analytics engineering, kabilang ang pangunahing pagmamay-ari ng production data platform
- Ekspertong kaalaman sa SQL at matibay na kakayahan sa data modeling, kabilang ang dimensional model, slowly changing data, at point-in-time snapshot
- Praktikal na karanasan sa cloud data warehouse, mas mainam kung Snowflake
- Karanasan sa transformation framework tulad ng dbt, kasama ang version control, code review, at mga gawain sa CI
- Karanasan sa Python para sa pagbuo ng pipeline, test, at automation
- Napatunayang tagumpay sa pagpapatupad ng mga data-quality test at alert gamit ang dbt tests, Great Expectations, Monte Carlo, Elementary, o custom check
- Karanasan sa paggamit ng orchestration platform tulad ng Airflow, Dagster, o Prefect
- Malakas na pagmamay-ari sa trabaho, kabilang ang maagap na pagtukoy ng mga isyu, pagsubaybay sa ugat ng problema, at pagtutulak hanggang sa resolusyon
- Malinaw na kasanayan sa nakasulat na komunikasyon para makagawa ng maaasahang data contract, incident note, at dokumentasyon ng table
- Makakatulong ngunit hindi kinakailangan ang kahusayan sa Espanyol at Ingles
- Makakatulong ngunit hindi kinakailangan ang karanasan sa fintech o pagpapautang, data mula sa credit bureau at bangko, feature table, training dataset, model monitoring, lending compliance, BI tool, o Metabase
Mga Benepisyo
- Magtrabaho sa mahahalagang produktong pinansyal na direktang nakaaapekto sa mga customer at paglago ng negosyo
- Angkinin nang buo ang data layer ng Credit Risk ng Kiwi at maimpluwensiyahan ang pag-unlad nito
- Harapin ang mahahalagang problema sa mga pipeline, kalidad ng data, monitoring, at modeling dataset
- Sumali sa lugar ng trabaho kung saan nagiging sentro ang AI sa paraan ng pagtatrabaho at pagbuo ng team
- Makipagtulungan sa mga kasamahan sa Credit Risk, Data Science, Engineering, at Product
- Ganap na remote ang trabaho