Auf einen Blick
Nu sucht einen Lead Software Engineer für die Schnittstelle von Krypto-Produkten und AI. Die Rolle konzentriert sich auf Daten-Pipelines, die Blockchain-Daten für personalisierte Krypto-Erfahrungen strukturieren.
💰 ~$170.000–230.000/Jahr (geschätzt)
📊 Lead
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- Data Pipeline und AI-Integration Erfahrung
- Blockchain und Krypto-Produktwissen
- Kundendaten und Personalisierung
- Distributed Systems
Data Pipelines
Blockchain
Distributed Systems
Gehalt geschätzt anhand Lead Engineer mit Crypto/Data-Spezialisierung, Fintech-Hintergrund, Palo Alto, Nubank-Kompensation für IC6 Lead-Level Role.. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Lead Engineers mit Data Pipeline Erfahrung
- Crypto-Experten mit Fintech-Verständnis
- Systems Architects mit Blockchain-Kenntnissen
🚫 Weniger geeignet
- Reine Krypto-Trader ohne Engineering
- Datenbank-DBAs ohne Pipeline-Erfahrung
- Kandidaten ohne Fintech-Compliance-Verständnis
💡 Gut zu wissen
- Krypto-Regulierung ist komplex in Finanzprodukten
- Du brauchst sowohl technische als auch Sicherheits-Skills
- LLM-Risiken im Finanzkontext sind kritisch
Über das Unternehmen
Nu baut sichere und konforme Krypto-Infrastruktur für Lateinamerika. Das Unternehmen entwickelt Krypto-Produkterfahrungen auf Basis von Kundenportfolios, Risikopräferenzen und Finanzverhalten.
Deine Aufgaben
- Mit Blockchain-Protokollen und Core-Krypto-Systemen integrieren
- Daten-Pipelines designen, die Raw-Krypto- und Kundendaten strukturieren
- Mit AI-Plattform-Team zusammenarbeiten, um Datenverträge zu definieren
- Kundenprofile modellieren (Risiko, Portfolio, Crypto-Kenntnisse)
- Datenfreshness und Korrektheit für kundenorientierte Services gewährleisten
- Safeguards gegen unsichere oder irreführende Ausgaben bauen
- Diese Pipelines in Finanz-Skalierung und Zuverlässigkeit operieren
Deine Voraussetzungen
- Erfahrung mit Data Pipelines und Integrationslayern zu AI-Systemen
- Solides Blockchain-Verständnis und Krypto-Produktwissen
- Erfahrung mit Kundendaten und Personalisierung
- Distributed-Systems-Fundamentale
- Cross-Team-Interface-Fähigkeit
- Bewusstsein für LLM-Risiken in Finanz-Kontexten