Saaf Finance tworzy oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji do oceny wniosków hipotecznych. Platforma wykorzystuje OCR, duże modele językowe oraz integracje z dostawcami danych i systemami obsługi kredytów, aby porządkować informacje o kredytach i wspierać ocenę wniosków dotyczących różnych produktów, w tym Non-QM, RTL, HELOC, DSCR, dużych kredytów oraz kredytów opartych na wyciągach bankowych. Korzystając z deklarowanego zbioru danych obejmującego ponad 200 000 kredytów, firma chce pomagać zespołom operacyjnym w obszarze kredytów hipotecznych i zespołom rynku wtórnego analizować dokumentację, identyfikować ryzyko oszustw i sprawniej przetwarzać kredyty. Firma opisuje swoje oprogramowanie jako narzędzie wspierające pracę analityków kredytowych, a nie zastępujące ich.
Starszy inżynier danych — Saaf Finance (praca zdalna, Indie)
Twórz skalowalne potoki danych, hurtownie i procesy wspierane przez AI dla platformy kredytów hipotecznych Saaf Finance. Wspieraj zgodną z przepisami ocenę wniosków, automatyzację i działania oparte na danych.
Opis
- Twórz i utrzymuj potoki dla danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych z wewnętrznych i zewnętrznych źródeł.
- Korzystaj z narzędzi programistycznych opartych na AI, aby przyspieszać tworzenie potoków, generować logikę transformacji i automatyzować rutynowy kod.
- Twórz i optymalizuj hurtownie oraz składnice danych na potrzeby analityki, raportowania i produktu.
- Projektuj i utrzymuj koncepcyjne, logiczne i fizyczne modele danych.
- Przenoś dane z API, produktów SaaS i systemów wewnętrznych do głównej platformy.
- Utrzymuj niezawodne konektory i mechanizmy pozyskiwania danych obsługujące zmiany schematów, limity zapytań i awarie.
- Wdrażaj walidację, kontrolę schematów i dokumentację wspierające jakość danych oraz zgodność z przepisami.
- Wykorzystuj narzędzia AI do profilowania danych, wykrywania anomalii oraz automatycznego dokumentowania pochodzenia danych i transformacji.
- Oceniaj nowe narzędzia AI i wdrażaj je w praktykach zespołu związanych z tworzeniem rozwiązań danych.
- Twórz i wspieraj agentowe przepływy pracy oraz wieloetapową automatyzację wykorzystującą dane w czasie rzeczywistym.
- Korzystaj z analiz wspieranych przez AI, aby badać awarie potoków, poprawiać wydajność zapytań i wykrywać problemy z jakością danych.
- Monitoruj i optymalizuj wydajność potoków oraz hurtowni pod kątem skali i efektywności kosztowej.
- Konfiguruj rejestrowanie zdarzeń, monitorowanie i alerty dla zadań przetwarzania danych.
- Stosuj zabezpieczenia danych i mechanizmy ochrony prywatności spełniające wymogi regulacyjne sektora finansowego.
- Dostarczaj analitykom, menedżerom produktu i zespołom operacyjnym wiarygodne, spójne zbiory danych.
- Współpracuj z menedżerami produktu, specjalistami ds. danych i programistami full stack, aby dopasować modele danych do potrzeb biznesowych.
Wymagania
- Masz co najmniej pięć lat doświadczenia w inżynierii danych lub podobnej roli backendowej skupionej na danych.
- Bardzo dobrze znasz SQL i Python w zakresie transformacji danych i automatyzacji.
- Masz doświadczenie z nowoczesnymi frameworkami ETL/ELT, takimi jak dbt.
- Sprawnie korzystasz z platform chmurowych, najlepiej AWS, oraz bezserwerowych usług danych.
- Masz duże doświadczenie z hurtowniami danych, najlepiej Snowflake.
- Potrafisz integrować API i pozyskiwać dane z systemów zewnętrznych.
- Znasz metody modelowania danych, takie jak Kimball, schemat gwiazdy i Data Vault.
- Regularnie korzystasz z narzędzi AI do programowania, takich jak Cursor, GitHub Copilot lub Claude Code, aby przyspieszać rozwój potoków, debugowanie lub dokumentację.
- Dostarczałeś produkcyjne potoki danych działające na dużą skalę.
- Wdrażałeś praktyki CI/CD w przepływach pracy związanych z danymi.
- Ściśle współpracowałeś z menedżerami produktu, specjalistami ds. danych i programistami full stack.
- Jesteś osobą praktyczną i zaradną, dobrze odnajdującą się w dynamicznym środowisku startupowym.
- Mile widziane: doświadczenie w tworzeniu agentowych przepływów pracy i orkiestracji wieloetapowej automatyzacji na danych w czasie rzeczywistym.
- Mile widziane: znajomość wzorców inżynierii danych i infrastruktury dla narzędzi opartych na AI oraz platform automatyzacji.
- Mile widziane: doświadczenie z finansowymi zbiorami danych i API w ściśle regulowanym środowisku.
- Mile widziane: znajomość przepisów o ochronie prywatności danych, takich jak GDPR i CCPA.
- Mile widziane: doświadczenie w projektowaniu promptów do generowania kodu, transformacji danych lub przepływów pracy opartych na AI.
Benefity
- Konkurencyjne wynagrodzenie.
- Nieograniczony płatny urlop.
- Praca zdalna w pierwszej kolejności i elastyczne godziny.
- Do 2000 USD rocznie na rozwój zawodowy.
- Dodatek na urządzenie domowego biura.