Kiwi è una società di tecnologia finanziaria specializzata nei prestiti personali e nella costruzione della storia creditizia. La sua piattaforma digitale consente ai clienti di richiedere online prestiti fino a 3.000 USD senza influire sul loro punteggio di credito, offrendo inoltre opzioni di rimborso flessibili e pagamenti automatici. Kiwi comunica anche i pagamenti idonei alle agenzie di credito, aiutando i clienti a costruire una storia creditizia più solida, con la protezione dei dati integrata nell’esperienza di prestito.
Data Engineer per il rischio di credito presso Kiwi – Da remoto nella Repubblica Dominicana
Sarai responsabile della base dati del rischio di credito di Kiwi per le decisioni sui prestiti, dalle pipeline Snowflake e dal monitoraggio della qualità dei dati ai dataset riproducibili per la modellazione. Il ruolo da remoto supporta i team nella Repubblica Dominicana, in Argentina e in Colombia.
Descrizione
- Gestire l’inventario completo delle fonti di dati creditizi, tra cui TransUnion, Clarity, Plaid, Prism e i sistemi interni per le richieste e la gestione dei prestiti
- Specificare i dati necessari, la granularità, l’aggiornamento e la destinazione di ogni fonte
- Creare contratti sui dati con gli ingegneri responsabili delle integrazioni con i fornitori
- Verificare che le risposte grezze dei fornitori siano conservate integralmente per lo sviluppo dei modelli e le esigenze di audit
- Monitorare aggiornamento, volume, tasso di compilazione e schema delle fonti e degli input dei modelli
- Configurare avvisi per il calo dei tassi di compilazione delle feature, i campi mancanti dei fornitori e le variazioni insolite dei volumi
- Monitorare il drift degli input dei modelli in produzione in collaborazione con i data scientist
- Analizzare gli incidenti relativi ai dati, determinarne le cause principali, coordinare la risoluzione e seguirne l’avanzamento
- Essere responsabile del livello Credit Risk del data warehouse Snowflake, tra tabelle raw, staging, mart e delle feature
- Sviluppare e mantenere pipeline e trasformazioni per i dati di richieste, prestiti, performance e fornitori
- Garantire che i dataset per la modellazione restino riproducibili e protetti dalle fughe di dati di addestramento
- Mantenere le tabelle che alimentano i dashboard del Credit Risk e le metriche governate
- Sviluppare controlli automatizzati per chiavi, duplicati, intervalli di valori, integrità referenziale e riconciliazione con le fonti
- Mantenere aggiornati documentazione, lineage dei dati e registri dei responsabili
- Supportare la governance dei fornitori esaminando gli SLA e riconciliando i volumi di richieste con le fatture dei fornitori
Requisiti
- Almeno quattro anni di esperienza nell’ingegneria dei dati o nell’ingegneria analitica, inclusa la responsabilità principale di una piattaforma dati in produzione
- Competenza avanzata in SQL e solide capacità di modellazione dei dati, inclusi modelli dimensionali, dati a variazione lenta e snapshot puntuali
- Esperienza pratica con un data warehouse cloud, preferibilmente Snowflake
- Esperienza con un framework di trasformazione come dbt, oltre a controllo delle versioni, revisione del codice e pratiche CI
- Esperienza con Python per creare pipeline, test e automazioni
- Esperienza comprovata nell’implementazione di test sulla qualità dei dati e sistemi di alert con dbt tests, Great Expectations, Monte Carlo, Elementary o controlli personalizzati
- Esperienza nell’uso di una piattaforma di orchestrazione come Airflow, Dagster o Prefect
- Forte senso di responsabilità, inclusa la capacità di rilevare proattivamente i problemi, risalire alle cause principali e portarli alla risoluzione
- Ottime capacità di comunicazione scritta per produrre contratti sui dati affidabili, note sugli incidenti e documentazione delle tabelle
- La conoscenza fluente dello spagnolo e dell’inglese è utile, ma non obbligatoria
- L’esperienza nel fintech o nei prestiti, nei dati di agenzie di credito e banche, nelle tabelle delle feature, nei dataset di addestramento, nel monitoraggio dei modelli, nella conformità dei prestiti, negli strumenti di BI o in Metabase è utile, ma non obbligatoria
Benefit
- Lavorare su importanti prodotti finanziari con un effetto diretto sui clienti e sulla crescita dell’azienda
- Assumere la piena responsabilità del livello dati del Credit Risk di Kiwi e influenzarne lo sviluppo
- Affrontare problemi significativi relativi a pipeline, qualità dei dati, monitoraggio e dataset di modellazione
- Entrare in un ambiente di lavoro in cui l’IA sta diventando centrale nel modo in cui il team lavora e sviluppa prodotti
- Collaborare con colleghi di Credit Risk, Data Science, Engineering e Product
- Lavorare completamente da remoto