Saaf Finance, ipotek kredisi veren kuruluşlar için yapay zekâ destekli kredi değerlendirme yazılımları geliştirir. Platformu; OCR, büyük dil modelleri, veri sağlayıcıları ve kredi başvuru sistemleriyle bağlantılar kullanarak kredi bilgilerini düzenler ve Non-QM, RTL, HELOC, DSCR, jumbo ve banka ekstresi kredileri dâhil çeşitli ürünlerde değerlendirme süreçlerini destekler. Bildirilen 200.000’den fazla krediyi kapsayan veri kümesinden yararlanarak ipotek operasyonları ve ikincil piyasa ekiplerinin dosyaları incelemesine, dolandırıcılık risklerini belirlemesine ve kredileri daha verimli işlemesine yardımcı olmayı hedefler. Şirket, yazılımının kredi değerlendiricilerin yerini almak yerine çalışmalarını desteklediğini belirtiyor.
Kıdemli Veri Mühendisi – Saaf Finance (Uzaktan, Hindistan)
Saaf Finance’in mortgage kredisi platformu için ölçeklenebilir veri hatları, ambarlar ve yapay zekâ destekli iş akışları geliştirin. Mevzuata uygun kredi değerlendirmesini, otomasyonu ve veriye dayalı operasyonları destekleyin.
Açıklama
- İç ve dış kaynaklardan gelen yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler için veri hatları geliştirin ve sürdürün.
- Veri hatlarının oluşturulmasını hızlandırmak, dönüşüm mantığı üretmek ve rutin kodlamayı otomatikleştirmek için yapay zekâ geliştirme araçlarını kullanın.
- Analitik, raporlama ve ürün ihtiyaçları için veri ambarları ve veri martları oluşturun ve optimize edin.
- Kavramsal, mantıksal ve fiziksel veri modelleri tasarlayın ve sürdürün.
- API’lerden, SaaS ürünlerinden ve iç sistemlerden gelen verileri ana platforma aktarın.
- Şema değişikliklerini, hız sınırlarını ve hataları yönetebilen güvenilir bağlayıcıları ve veri alım çerçevelerini sürdürün.
- Veri kalitesini ve mevzuata uyumu desteklemek için doğrulama, şema denetimleri ve dokümantasyon oluşturun.
- Veri profilleme, anomali tespiti ve otomatik veri kökeni ile dönüşüm dokümantasyonu için yapay zekâ araçlarından yararlanın.
- Ekibin veri geliştirme uygulamalarına yeni yapay zekâ araçlarının entegrasyonunu değerlendirin ve gerçekleştirin.
- Gerçek zamanlı veriler kullanan ajan tabanlı iş akışları ve çok adımlı otomasyonlar geliştirin ve destekleyin.
- Veri hattı hatalarını araştırmak, sorgu performansını iyileştirmek ve veri kalitesi sorunlarını bulmak için yapay zekâ destekli analizden yararlanın.
- Ölçeklenebilirlik ve maliyet verimliliği için veri hatlarının ve ambarların performansını izleyin ve ayarlayın.
- Veri işleri için günlük kaydı, izleme ve uyarıları yapılandırın.
- Finansal düzenlemelerin gerekliliklerini karşılayan veri güvenliği ve gizlilik kontrollerini uygulayın.
- Analistlere, ürün yöneticilerine ve operasyon ekiplerine güvenilir ve tutarlı veri kümeleri sağlayın.
- Veri modellerini iş ihtiyaçlarıyla uyumlu hâle getirmek için ürün yöneticileri, veri bilimcileri ve full stack mühendisleriyle çalışın.
Gereksinimler
- Veri mühendisliğinde veya benzer, arka uç ve veri odaklı bir rolde en az beş yıllık deneyime sahip olun.
- Veri dönüşümü ve otomasyonu için güçlü SQL ve Python becerilerine sahip olun.
- dbt gibi modern ETL/ELT çerçeveleriyle deneyiminiz olsun.
- Tercihen AWS olmak üzere bulut platformlarında ve sunucusuz veri hizmetlerinde yetkin olun.
- Tercihen Snowflake olmak üzere veri ambarları konusunda kapsamlı deneyime sahip olun.
- API entegrasyonlarında ve üçüncü taraf sistemlerden veri alımında yetkin olun.
- Kimball, yıldız şeması ve Data Vault gibi veri modelleme yöntemlerinde yetkin olun.
- Veri hattı geliştirme, hata ayıklama veya dokümantasyonu hızlandırmak için Cursor, GitHub Copilot ya da Claude Code gibi yapay zekâ kodlama araçlarını düzenli olarak kullanın.
- Üretim ortamında ölçekli veri hatları sunmuş olun.
- Veri iş akışları için CI/CD uygulamalarını hayata geçirmiş olun.
- Ürün yöneticileri, veri bilimcileri ve full stack mühendisleriyle yakın iş birliği yapmış olun.
- Uygulamaya dönük ve çözüm odaklı olun; hızlı tempolu bir startup ortamında çalışmaya uyum sağlayın.
- Tercihen: Gerçek zamanlı veriler üzerinde ajan tabanlı iş akışları geliştirme ve çok adımlı otomasyonları düzenleme deneyimi.
- Tercihen: Yapay zekâ destekli araçlar ve otomasyon platformları için veri mühendisliği kalıpları ve altyapısı hakkında bilgi.
- Tercihen: Sıkı düzenlemelere tabi bir ortamda finansal veri kümeleri ve API’leriyle deneyim.
- Tercihen: GDPR ve CCPA gibi veri gizliliği düzenlemeleri hakkında bilgi.
- Tercihen: Kod üretimi, veri dönüşümü veya yapay zekâ destekli veri iş akışları için prompt mühendisliği deneyimi.
Yan Haklar
- Rekabetçi ücret.
- Sınırsız ücretli izin.
- Esnek çalışma saatleriyle uzaktan öncelikli çalışma düzeni.
- Mesleki gelişim için yılda 2.000 ABD dolarına kadar destek.
- Ev ofisi kurulum ödeneği.