Kiwi est une entreprise de technologie financière spécialisée dans les prêts personnels et la constitution d’un historique de crédit. Sa plateforme numérique permet aux clients de demander en ligne des prêts allant jusqu’à 3 000 USD sans affecter leur score de crédit, tout en proposant des options de remboursement flexibles et des paiements automatisés. Kiwi signale également les paiements admissibles aux agences d’évaluation du crédit, aidant ainsi les clients à établir un historique de crédit plus solide, avec la protection des données intégrée à l’expérience de prêt.
Ingénieur data en risque de crédit chez Kiwi – Télétravail en République dominicaine
Vous serez responsable de la base de données de risque de crédit de Kiwi pour les décisions de prêt, des pipelines Snowflake et du suivi de la qualité des données jusqu’aux jeux de données reproductibles pour la modélisation. Ce poste en télétravail accompagne les équipes en République dominicaine, en Argentine et en Colombie.
Description
- Gérer l’inventaire complet des sources de données de crédit, notamment TransUnion, Clarity, Plaid, Prism ainsi que les systèmes internes de demande et de gestion des prêts
- Définir les données requises, la granularité, la fraîcheur et la destination de chaque source
- Créer des contrats de données avec les ingénieurs responsables des intégrations fournisseurs
- Vérifier que les réponses brutes des fournisseurs sont intégralement conservées pour le développement des modèles et les besoins d’audit
- Surveiller la fraîcheur, le volume, le taux de remplissage et le schéma des sources et des entrées des modèles
- Configurer des alertes en cas de baisse du taux de remplissage des variables, de champs fournisseurs manquants ou de variations inhabituelles du volume
- Surveiller la dérive des entrées des modèles en production en collaboration avec les data scientists
- Étudier les incidents de données, en déterminer les causes profondes, coordonner les mesures correctives et suivre leur résolution
- Être responsable de la couche Risque de crédit de l’entrepôt Snowflake, sur les tables raw, staging, mart et de variables
- Développer et maintenir les pipelines et transformations pour les données de demandes, de prêts, de performance et de fournisseurs
- Garantir que les jeux de données de modélisation restent reproductibles et protégés contre les fuites de données d’entraînement
- Maintenir les tables qui alimentent les tableaux de bord Risque de crédit et les métriques gouvernées
- Développer des contrôles automatisés pour les clés, les doublons, les plages de valeurs, l’intégrité référentielle et la réconciliation avec les sources
- Tenir à jour la documentation, la traçabilité des données et les registres de responsabilités
- Soutenir la gouvernance des fournisseurs en examinant les SLA et en rapprochant les volumes d’extraction des factures fournisseurs
Exigences
- Au moins quatre ans d’expérience en ingénierie des données ou en ingénierie analytique, avec notamment la responsabilité principale d’une plateforme de données en production
- Maîtrise experte de SQL et solides compétences en modélisation des données, notamment les modèles dimensionnels, les données à évolution lente et les snapshots à une date donnée
- Expérience pratique d’un entrepôt de données cloud, de préférence Snowflake
- Expérience d’un framework de transformation tel que dbt, ainsi que du contrôle de version, de la revue de code et des pratiques d’intégration continue
- Expérience de Python pour créer des pipelines, des tests et des automatisations
- Expérience confirmée dans la mise en place de tests de qualité des données et d’alertes avec dbt tests, Great Expectations, Monte Carlo, Elementary ou des contrôles personnalisés
- Expérience d’une plateforme d’orchestration telle qu’Airflow, Dagster ou Prefect
- Fort sens des responsabilités, avec notamment la détection proactive des problèmes, l’analyse des causes profondes et le pilotage de leur résolution
- Excellentes compétences rédactionnelles pour produire des contrats de données fiables, des comptes rendus d’incidents et la documentation des tables
- La maîtrise de l’espagnol et de l’anglais est un atout, mais n’est pas obligatoire
- Une expérience dans la fintech ou les prêts, les données de bureaux de crédit et de banques, les tables de variables, les jeux de données d’entraînement, la surveillance des modèles, la conformité des prêts, les outils de BI ou Metabase est un atout, mais n’est pas obligatoire
Avantages
- Travailler sur des produits financiers importants ayant un effet direct sur les clients et la croissance de l’entreprise
- Prendre la pleine responsabilité de la couche de données Risque de crédit de Kiwi et contribuer à son évolution
- Résoudre des problèmes substantiels liés aux pipelines, à la qualité des données, à la surveillance et aux jeux de données de modélisation
- Rejoindre un environnement où l’IA devient centrale dans la manière dont l’équipe travaille et conçoit ses produits
- Collaborer avec des collègues du Risque de crédit, de la Data Science, de l’Ingénierie et du Produit
- Travailler entièrement à distance