Data Engineer

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 7 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏳ Contrat

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 53%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Saaf Finance

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11 - 50 employés

Fondée en 2022

💼 Conseil

📦 Logistique

🤖 Intelligence artificielle

Consulting • Logistics • Artificial Intelligence

Saaf Finance est une entreprise de logiciels de souscription utilisant l'intelligence artificielle qui automatise la souscription de prêts hypothécaires et l'extraction des données de documents pour les prêteurs. Son AI Underwriter prend en charge une gamme de produits (Non-QM, RTL, HELOC, CES, DSCR, Jumbo, relevés bancaires) et s'intègre aux systèmes d'origine des prêts et aux fournisseurs de données pour fournir des données structurées, fiables, réduire le risque de fraude et accélérer le traitement. Saaf offre une solution SaaS B2B qui utilise l'OCR et les LLM, et est formée sur plus de 200 000 prêts pour améliorer la précision, la rapidité et l'évolutivité de la souscription tout en réduisant les coûts opérationnels.

Description

• Design, implement, and maintain ETL/ELT pipelines for structured and unstructured datasets from internal and external sources. • Build and optimize warehouses and marts (e.g., Snowflake, BigQuery) for analytics, reporting, and product use cases. • Ingest data from APIs and SaaS platforms (e.g., CRM, financial data APIs) into the core data platform. • Design conceptual, logical, and physical models to deliver scalable, consistent, high‑quality datasets. • Implement validation, schema management, and documentation to ensure accuracy and compliance. • Monitor and tune pipeline/warehouse performance for scalability and cost efficiency. • Apply data security and privacy controls aligned with financial regulations; ensure full transformation traceability. • Deliver clean, consistent datasets to analysts, PMs, and operations for fast, data‑driven decisions.

🎯 Exigences

• Bachelor’s/Master’s in CS, Engineering, or related field. • 3+ years in data engineering or similar backend data‑focused role. • Strong SQL and Python for transformation and automation. • Experience with modern ETL/ELT frameworks (e.g., dbt). • Proficiency with cloud platforms (AWS preferred) and serverless data services. • Strong experience with data warehouses (Snowflake preferred). • Skilled in API integrations and ingestion from third‑party systems. • Proficient in data modeling (Kimball/Star, Data Vault). • Able to implement CI/CD for data workflows and set up logging/monitoring/alerting for jobs.

🏖️ Avantages

• Competitive salary; high ownership from day one. • Fast decision cycles; remote‑first with flexibility on hours/location. • Direct access to founders; clear expectations, regular feedback, and growth support. • Work on complex, high‑impact problems in a data‑intensive industry.

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