Saaf Finance développe un logiciel d’évaluation des prêts hypothécaires fondé sur l’intelligence artificielle, destiné aux prêteurs immobiliers. Sa plateforme s’appuie sur l’OCR, des grands modèles de langage et des connexions à des fournisseurs de données et à des systèmes de gestion des prêts pour organiser les informations et faciliter l’analyse de produits tels que Non-QM, RTL, HELOC, DSCR, les prêts jumbo et les prêts fondés sur des relevés bancaires. Grâce à un ensemble de données déclaré de plus de 200 000 prêts, l’entreprise entend aider les équipes chargées des opérations hypothécaires et des marchés secondaires à évaluer les dossiers, à repérer les risques de fraude et à traiter les prêts plus efficacement. Elle présente son logiciel comme un outil qui complète le travail des analystes, sans les remplacer.
Ingénieur data senior – Saaf Finance (à distance, Inde)
Concevez des pipelines de données, des entrepôts et des flux de travail évolutifs intégrant l’IA pour la plateforme de prêts hypothécaires de Saaf Finance. Contribuez à une évaluation des demandes conforme à la réglementation, à l’automatisation et à des opérations guidées par les données.
Description
- Développer et maintenir des pipelines pour des données structurées et non structurées provenant de sources internes et externes.
- Utiliser des outils de développement d’IA pour accélérer la création de pipelines, générer la logique de transformation et automatiser le code courant.
- Créer et optimiser des entrepôts et des magasins de données pour l’analyse, le reporting et les besoins produit.
- Concevoir et maintenir des modèles de données conceptuels, logiques et physiques.
- Intégrer à la plateforme centrale les données issues d’API, de produits SaaS et de systèmes internes.
- Maintenir des connecteurs fiables et des cadres d’ingestion capables de gérer les changements de schéma, les limites de requêtes et les défaillances.
- Mettre en place des validations, des contrôles de schéma et une documentation pour garantir la qualité des données et la conformité.
- Appliquer des outils d’IA au profilage des données, à la détection d’anomalies ainsi qu’à la documentation automatisée de leur lignage et des transformations.
- Évaluer et intégrer de nouveaux outils d’IA aux pratiques de développement data de l’équipe.
- Développer et prendre en charge des flux de travail agentiques et des automatisations en plusieurs étapes utilisant des données en temps réel.
- Utiliser des analyses assistées par l’IA pour examiner les défaillances des pipelines, améliorer les performances des requêtes et repérer les problèmes de qualité des données.
- Suivre et optimiser les performances des pipelines et des entrepôts afin d’assurer leur évolutivité et leur rentabilité.
- Configurer la journalisation, la surveillance et les alertes pour les tâches de traitement des données.
- Appliquer des contrôles de sécurité et de confidentialité des données conformes aux exigences réglementaires du secteur financier.
- Fournir des jeux de données fiables et cohérents aux analystes, aux responsables produit et aux équipes opérationnelles.
- Collaborer avec les responsables produit, les data scientists et les ingénieurs full stack pour aligner les modèles de données sur les besoins métier.
Exigences
- Justifier d’au moins cinq ans d’expérience en ingénierie des données ou dans un poste similaire axé sur les données backend.
- Maîtriser SQL et Python pour la transformation et l’automatisation des données.
- Avoir de l’expérience avec des frameworks ETL/ELT modernes tels que dbt.
- Maîtriser les plateformes cloud, de préférence AWS, et les services de données serverless.
- Posséder une solide expérience des entrepôts de données, de préférence Snowflake.
- Maîtriser les intégrations d’API et l’ingestion depuis des systèmes tiers.
- Maîtriser les méthodes de modélisation des données telles que Kimball, le schéma en étoile et Data Vault.
- Utiliser régulièrement des outils de programmation assistée par l’IA tels que Cursor, GitHub Copilot ou Claude Code pour accélérer le développement, le débogage ou la documentation des pipelines.
- Avoir livré des pipelines de données de qualité production à grande échelle.
- Avoir mis en œuvre des pratiques CI/CD pour les flux de travail data.
- Avoir travaillé en étroite collaboration avec des responsables produit, des data scientists et des ingénieurs full stack.
- Être pragmatique, débrouillard et à l’aise dans un environnement de startup dynamique.
- Atout : expérience dans la création de flux de travail agentiques et l’orchestration d’automatisations en plusieurs étapes sur des données en temps réel.
- Atout : connaissance des modèles d’ingénierie des données et de l’infrastructure destinés aux outils d’IA et aux plateformes d’automatisation.
- Atout : expérience des jeux de données et des API financières dans un environnement fortement réglementé.
- Atout : compréhension des réglementations sur la confidentialité des données, telles que le RGPD et le CCPA.
- Atout : expérience en ingénierie de prompts pour la génération de code, la transformation de données ou les flux de travail data assistés par l’IA.
Avantages
- Rémunération compétitive.
- Congés payés illimités.
- Travail à distance en priorité et horaires flexibles.
- Jusqu’à 2 000 $ par an pour le développement professionnel.
- Allocation pour aménager un bureau à domicile.