Saaf Finance hutengeneza programu ya AI ya tathmini ya mikopo ya nyumba kwa wakopeshaji wa mikopo hiyo. Mfumo wake hutumia OCR, miundo mikubwa ya lugha, na miunganisho kwa watoa data na mifumo ya uanzishaji wa mikopo ili kupanga taarifa za mikopo na kusaidia tathmini katika bidhaa mbalimbali, zikiwemo Non-QM, RTL, HELOC, DSCR, mikopo mikubwa na mikopo inayotegemea taarifa za akaunti za benki. Kwa kutumia mkusanyiko wa data unaoripotiwa kuwa na zaidi ya mikopo 200,000, kampuni inalenga kusaidia timu za shughuli za mikopo ya nyumba na soko la pili kutathmini faili, kubaini hatari za ulaghai, na kuchakata mikopo kwa ufanisi zaidi. Kampuni inaeleza kuwa programu yake huongeza uwezo wa kazi ya wakadiriaji wa mikopo badala ya kuwabadilisha.
Mhandisi Mwandamizi wa Data – Saaf Finance (Kazi ya Mbali, India)
Jenga mifumo ya data inayoweza kupanuliwa, maghala ya data na mtiririko wa kazi unaotumia AI kwa jukwaa la mikopo ya nyumba la Saaf Finance. Saidia tathmini ya mikopo inayozingatia kanuni, uotomatishaji na shughuli zinazoongozwa na data.
Maelezo
- Tengeneza na udumishe mifumo ya data iliyopangwa na isiyopangwa kutoka vyanzo vya ndani na nje.
- Tumia zana za ukuzaji wa AI kuharakisha uundaji wa mifumo ya data, kutengeneza mantiki ya mabadiliko na kuotomatisha msimbo wa kawaida.
- Unda na boresha maghala ya data na data mart kwa uchanganuzi, ripoti na mahitaji ya bidhaa.
- Buni na udumishe miundo ya data ya dhana, kimantiki na kimwili.
- Ingiza data kutoka API, bidhaa za SaaS na mifumo ya ndani kwenye jukwaa kuu.
- Dumisha viunganishi na mifumo ya uingizaji data inayotegemeka inayoshughulikia mabadiliko ya schema, viwango vya juu vya maombi na hitilafu.
- Weka taratibu za uthibitishaji, udhibiti wa schema na nyaraka ili kusaidia ubora wa data na uzingatiaji wa kanuni.
- Tumia zana za AI kuchanganua wasifu wa data, kugundua hitilafu na kuandika kiotomatiki nyaraka za asili ya data na mabadiliko yake.
- Tathmini na ujumuishe zana mpya za AI katika mbinu za timu za ukuzaji data.
- Tengeneza na saidia mitiririko ya kazi inayotumia mawakala na uotomatishaji wa hatua nyingi kwa kutumia data ya wakati halisi.
- Tumia uchanganuzi unaosaidiwa na AI kuchunguza hitilafu za mifumo ya data, kuboresha utendaji wa hoja na kupata matatizo ya ubora wa data.
- Fuatilia na rekebisha utendaji wa mifumo ya data na maghala ili kukidhi ukuaji na ufanisi wa gharama.
- Sanidi kumbukumbu za matukio, ufuatiliaji na arifa za kazi za data.
- Tekeleza udhibiti wa usalama na faragha ya data unaotimiza mahitaji ya kanuni za kifedha.
- Wasilisha seti za data zinazotegemeka na thabiti kwa wachanganuzi, wasimamizi wa bidhaa na timu za uendeshaji.
- Shirikiana na wasimamizi wa bidhaa, wanasayansi wa data na wahandisi wa full stack ili kuoanisha miundo ya data na mahitaji ya biashara.
Mahitaji
- Kuwa na uzoefu wa angalau miaka mitano katika uhandisi wa data au jukumu lingine linalofanana linalolenga data ya backend.
- Kuwa na ujuzi imara wa SQL na Python kwa ajili ya mabadiliko ya data na uotomatishaji.
- Kuwa na uzoefu wa mifumo ya kisasa ya ETL/ELT kama dbt.
- Kumudu majukwaa ya wingu, ikiwezekana AWS, na huduma za data zisizohitaji seva.
- Kuwa na uzoefu mkubwa wa maghala ya data, ikiwezekana Snowflake.
- Kuwa na ujuzi wa kuunganisha API na kuingiza data kutoka mifumo ya wahusika wengine.
- Kumudu mbinu za uundaji wa miundo ya data kama Kimball, star schema na Data Vault.
- Kutumia mara kwa mara zana za uandishi wa msimbo za AI kama Cursor, GitHub Copilot au Claude Code kuharakisha uundaji wa mifumo ya data, utatuzi wa hitilafu au nyaraka.
- Kuwa umewasilisha mifumo ya data ya kiwango cha uzalishaji kwa kiwango kikubwa.
- Kuwa umetekeleza mbinu za CI/CD kwa mitiririko ya kazi ya data.
- Kuwa umeshirikiana kwa karibu na wasimamizi wa bidhaa, wanasayansi wa data na wahandisi wa full stack.
- Kuwa mtu wa vitendo na mbunifu katika kutatua matatizo, na kujisikia vizuri katika mazingira ya kampuni changa yenye kasi.
- Inapendelewa: Uzoefu wa kujenga mitiririko ya kazi inayotumia mawakala na kuratibu uotomatishaji wa hatua nyingi kwa data ya wakati halisi.
- Inapendelewa: Kufahamu mifumo ya uhandisi wa data na miundombinu ya zana zinazotumia AI na majukwaa ya uotomatishaji.
- Inapendelewa: Uzoefu wa seti za data na API za kifedha katika mazingira yenye kanuni kali.
- Inapendelewa: Kuelewa kanuni za faragha ya data kama GDPR na CCPA.
- Inapendelewa: Uzoefu wa uhandisi wa maelekezo kwa ajili ya utengenezaji wa msimbo, mabadiliko ya data au mitiririko ya kazi ya data inayotumia AI.
Manufaa
- Malipo yenye ushindani.
- Likizo ya malipo isiyo na kikomo.
- Kazi inayotanguliza kufanya kazi kwa mbali na saa zinazoweza kubadilika.
- Hadi $2,000 kwa mwaka kwa ajili ya maendeleo ya kitaaluma.
- Posho ya kuandaa ofisi ya nyumbani.