A Saaf Finance desenvolve software de análise de crédito com inteligência artificial para credores hipotecários. Sua plataforma usa OCR, modelos de linguagem de grande porte e conexões com provedores de dados e sistemas de originação de empréstimos para organizar informações de crédito e apoiar a análise de produtos como Non-QM, RTL, HELOC, DSCR, empréstimos jumbo e empréstimos baseados em extratos bancários. Com base em um conjunto de dados declarado de mais de 200 mil empréstimos, a empresa busca ajudar as equipes de operações hipotecárias e de mercado secundário a avaliar arquivos, identificar riscos de fraude e processar empréstimos com mais eficiência. A empresa descreve seu software como um recurso que amplia o trabalho dos analistas de crédito, em vez de substituí-los.
Engenheiro(a) sênior de dados – Saaf Finance (remoto, Índia)
Crie pipelines de dados, data warehouses e fluxos de trabalho com IA escaláveis para a plataforma de crédito imobiliário da Saaf Finance. Contribua para uma análise de crédito em conformidade, automação e operações orientadas por dados.
Descrição
- Desenvolva e mantenha pipelines para dados estruturados e não estruturados de fontes internas e externas.
- Use ferramentas de desenvolvimento com IA para acelerar a criação de pipelines, gerar lógica de transformação e automatizar código rotineiro.
- Crie e otimize data warehouses e data marts para análises, relatórios e necessidades de produto.
- Projete e mantenha modelos de dados conceituais, lógicos e físicos.
- Integre dados de APIs, produtos SaaS e sistemas internos à plataforma principal.
- Mantenha conectores confiáveis e estruturas de ingestão que lidem com mudanças de schema, limites de requisições e falhas.
- Estabeleça validações, controles de schema e documentação para apoiar a qualidade dos dados e a conformidade.
- Aplique ferramentas de IA à criação de perfis de dados, detecção de anomalias e documentação automatizada de linhagem e transformações.
- Avalie e integre novas ferramentas de IA às práticas de desenvolvimento de dados da equipe.
- Desenvolva e dê suporte a fluxos de trabalho com agentes e automações em várias etapas usando dados em tempo real.
- Use análises assistidas por IA para investigar falhas em pipelines, melhorar o desempenho de consultas e identificar problemas de qualidade dos dados.
- Acompanhe e ajuste o desempenho de pipelines e data warehouses para garantir escala e eficiência de custos.
- Configure registros, monitoramento e alertas para tarefas de dados.
- Aplique controles de segurança e privacidade de dados que atendam aos requisitos regulatórios do setor financeiro.
- Forneça conjuntos de dados confiáveis e consistentes a analistas, gerentes de produto e equipes de operações.
- Trabalhe com gerentes de produto, cientistas de dados e engenheiros full stack para alinhar os modelos de dados às necessidades do negócio.
Requisitos
- Tenha pelo menos cinco anos de experiência em engenharia de dados ou em uma função semelhante com foco em dados de backend.
- Tenha domínio de SQL e Python para transformação e automação de dados.
- Tenha experiência com frameworks modernos de ETL/ELT, como dbt.
- Tenha proficiência em plataformas de nuvem, de preferência AWS, e serviços de dados serverless.
- Tenha experiência significativa com data warehouses, de preferência Snowflake.
- Tenha experiência em integrações de API e ingestão de sistemas de terceiros.
- Tenha domínio de métodos de modelagem de dados, como Kimball, esquema estrela e Data Vault.
- Use regularmente ferramentas de programação com IA, como Cursor, GitHub Copilot ou Claude Code, para acelerar o desenvolvimento, a depuração ou a documentação de pipelines.
- Tenha entregado pipelines de dados prontos para produção em escala.
- Tenha implementado práticas de CI/CD para fluxos de trabalho de dados.
- Tenha colaborado de perto com gerentes de produto, cientistas de dados e engenheiros full stack.
- Seja uma pessoa prática e engenhosa, com conforto para atuar em um ambiente de startup dinâmico.
- Será considerado um diferencial ter experiência na criação de fluxos de trabalho com agentes e na orquestração de automações em várias etapas com dados em tempo real.
- Será considerado um diferencial conhecer padrões de engenharia de dados e infraestrutura para ferramentas com IA e plataformas de automação.
- Será considerado um diferencial ter experiência com conjuntos de dados e APIs financeiras em um ambiente altamente regulado.
- Será considerado um diferencial compreender regulamentações de privacidade de dados, como GDPR e CCPA.
- Será considerado um diferencial ter experiência com engenharia de prompts para geração de código, transformação de dados ou fluxos de trabalho de dados com IA.
Benefícios
- Remuneração competitiva.
- Tempo livre remunerado ilimitado.
- Trabalho com prioridade remota e horários flexíveis.
- Até US$ 2.000 por ano para desenvolvimento profissional.
- Ajuda de custo para montar um escritório em casa.