Machine Learning Ops Lead

Descripción

Resumen del Puesto: Construir la infraestructura de Machine Learning y MLops para permitir a Data Scientists desarrollar, desplegar y mantener modelos de ML en producción, siguiendo buenas prácticas industriales. Puntos Destacados: 1. Promueve la inclusión financiera con más de 9 millones de usuarios activos. 2. Cultura de trabajo basada en la confianza y el propósito. 3. Valoramos tu creatividad, curiosidad y voz. ¡Hola! Somos Cashea y nuestra misión es devolverle a los venezolanos la oportunidad de acceder al crédito a través de un modelo de negocios BNPL. Desde nuestro lanzamiento en 2022, nos hemos dedicado a promover la inclusión financiera. Hoy día tenemos más de 9 millones de usuarios activos, tanto para consumidores como para comercios, y nos hemos convertido en una marca de confianza en Venezuela, conquistando mentes y corazones #### **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 . #### **Responsablidades** * Construir CLI tools para deployment automatizado (ml\-deploy, ml\-rollback) * Implementar workflows automatizados MLflow (promotion dev staging prod) * Crear templates repositories con best practices (model template, API template) * Establecer buenas prácticas para productización de modelos bayesianos (sampling, inference, monitoring) * Documentar APIs y SDKs (Sphinx/MkDocs, tutoriales, examples) * Training sessions Data Scientists (certificación uso plataforma * Desarrollar herramientas self\-service para Data Scientists (80%\+ autonomy target) * Implementar automated testing suites (model validation, performance checks) * Optimizar performance modelos bayesianos en producción (MCMC efficiency, inference speed) * Optimizar MLflow performance (caching, query optimization) * Construir monitoring dashboards para model health (accuracy, latency, convergence diagnostics) * Governance automation (approval gates, compliance checks) * Incident response \& troubleshooting support * Mantener y evolucionar SDKs/tooling basado en feedback DS * Mejorar arquitectura serving modelos complejos (bayesianos, ensembles) * Documentación continua (runbooks, troubleshooting guides) * Office hours semanales Data Scientists (support \+ knowledge sharing) #### **Requisitos** **Experiencia:** * 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, documentation) * 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 y autonomía #### **Porque te encantará trabajar en Cashea** En Cashea tenemos una cultura de trabajo basada en la confianza y el propósito. Si necesitas una pista de por qué somos una buena opción, estos son nuestros valores fundamentales: * No trabajamos en piloto automático. Todo lo que hacemos es intencional. Nos encanta elaborar ideas plenamente conscientes del impacto que pueden tener en nuestros usuarios. * Tu creatividad y curiosidad son el activo más Importante. * Tu voz importa. Escuchamos y damos espacio a las ideas y al feedback. Todos pertenecen y lo que es importante para ti, también 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. Si quieres trabajar con nosotros, llena la aplicación. ¡Nos encantaría conocerte!