Machine Learning Engineer

MLflow (registry, tracking server, model serving, artifacts) Git & GitHub/GitLab workflows ¡Hola! Somos Cashea y nuestra misión es devolverle a los venezolanos la oportunidad de acceder al crédito a través de un modelo de negocio BNPL (buy now, pay later) . Desde nuestro lanzamiento en 2022, nos hemos dedicado a promover la inclusión financiera . Hoy contamos con más de 9 millones de usuarios activos, tanto consumidores como comercios, y nos hemos convertido en una marca de confianza en Venezuela, ganándonos el corazón y la mente de las personas. Resumen del rol Construir la infraestructura de Machine Learning y MLOps que permite a Data Scientists desarrollar, desplegar y mantener modelos de Machine Learning en producción siguiendo buenas prácticas industriales. Responsable de crear herramientas, SDKs y pipelines automatizados que garantizan reproducibilidad, observabilidad y gobernanza de modelos, con enfoque en self-service y autonomía de equipos de ML. Incluye productización y mejora constante de modelos complejos (bayesianos, ensembles) con estándares de calidad enterprise. Responsabilidades Realizar análisis de datos ad hoc y presentar hallazgos accionables al equipo. Implementar y mantener monitoreo y alertas sobre indicadores críticos. Desarrollar e implementar dashboards que permitan optimizar métricas clave. Colaborar dentro del squad en el diseño e implementación de soluciones analíticas que respondan a las necesidades del negocio. Traducir requerimientos del squad en modelos de datos y transformaciones dentro del data warehouse. Coordinar con Data Engineering y otros squads para asegurar la calidad, consistencia y disponibilidad de los datos. Requisitos 5+ años de experiencia en Ciencia de Datos, Machine Learning o MLOps 2+ años trabajando con MLOps tools en producción (registry, tracking, model serving, Monitoring, Versioning) Experiencia construyendo SDKs/libraries Python para consumo interno Experiencia con CI/CD pipelines (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins) Capacidad de entender modelos bayesianos, ponerlos en producción con buenas prácticas y mejorarlos Técnico Python avanzado (packaging, testing, documentacion) MLflow (registry, tracking server, model serving, artifacts) Modelos bayesianos (PyMC, Stan, o similar) - productización y optimization Docker & Kubernetes básico Git & GitHub/GitLab workflows REST APIs design & development Cloud platforms (GCP preferible, AWS/Azure acceptable) Soft Skills Mentalidad de "internal tooling" (diseñar para otros desarrolladores) Documentación clara y completa (technical writing) Comunicación efectiva con Data Scientists (entender sus pain points) Ownership/Autonomía Por qué te encantará trabajar en Cashea En Cashea tenemos una cultura de trabajo basada en la confianza y el propósito. Si quieres saber por qué somos el lugar ideal para ti, estos son nuestros valores fundamentales: No trabajamos en piloto automático. Todo lo que hacemos y compartimos dentro y fuera es intencional. Nos apasiona crear ideas siendo plenamente conscientes del impacto que tienen en nuestros usuarios. Tu creatividad y curiosidad son tus activos más importantes. Tu voz importa. Escuchamos y abrimos espacio para las ideas y el feedback. Aquí todos pertenecen; lo que es importante para ti, lo es para nosotros. Valoramos la transparencia. La claridad nos mantiene conectados y con los pies en la tierra. Por último, pero no menos importante, nos enfocamos en el impacto real. Todo lo que hacemos está destinado a marcar la diferencia. ¿Te identificas? #J-18808-Ljbffr