Credit Risk Data Engineer

Descripción del puesto

Kiwi busca un Ingeniero de Datos para liderar y gestionar la capa de datos detrás de las decisiones de riesgo crediticio. Este rol de nueva creación tiene como misión asegurar que el área de riesgo crediticio cuente siempre con los datos necesarios, con la calidad, frescura y formato adecuados. Serás responsable de todo el flujo de datos que alimenta las decisiones de suscripción y renovación, desde las fuentes de proveedores externos hasta los modelos y analistas. Tus responsabilidades incluirán gestionar el inventario de fuentes de datos de crédito (incluyendo TransUnion, Clarity, Plaid, Prism y datos internos), definir requerimientos de datos, redactar contratos de datos con ingenieros, asegurar el almacenamiento de respuestas de proveedores, monitorear métricas de calidad, configurar alertas, realizar seguimiento de la desviación de entradas en modelos de producción, solucionar incidentes de datos, administrar la capa de riesgo crediticio en Snowflake, construir tuberías y transformaciones, mantener conjuntos de datos reproducibles para ciencia de datos, mantener tablas para paneles y métricas, escribir pruebas automatizadas, documentar el linaje de datos y respaldar la supervisión de proveedores.

Requisitos

• Más de 4 años de experiencia en ingeniería de datos o ingeniería de análisis, incluyendo tiempo como responsable principal de una plataforma de datos en producción.
• Dominio experto de SQL y sólidos conocimientos de modelado de datos, incluyendo modelos dimensionales, datos de cambio lento y snapshots temporales.
• Experiencia práctica con un almacén de datos en la nube, idealmente Snowflake.
• Experiencia con un marco de transformación como dbt, utilizando control de versiones, revisión de código y CI.
• Manejo de Python para tuberías, pruebas y automatización.
• Historial comprobado en la construcción de pruebas de calidad de datos y alertas, utilizando pruebas dbt, Great Expectations, Monte Carlo, Elementary o verificaciones personalizadas.
• Experiencia con una herramienta de orquestación como Airflow, Dagster o Prefect.
• Mentalidad de propiedad: identificar problemas, llegar a la causa raíz y resolverlos.
• Comunicación escrita clara para redactar contratos de datos, notas de incidentes o documentación de tablas.