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Resumen del Puesto: Construir la infraestructura de Machine Learning y MLOps para desarrollar, desplegar y mantener modelos de ML en producción siguiendo buenas prácticas industriales. Puntos Destacados: 1. Promoción de la inclusión financiera con más de 9 millones de usuarios activos. 2. Cultura de trabajo basada en la confianza, el propósito y el impacto real. 3. Valoración de la creatividad, curiosidad y comunicación efectiva. ¡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** * 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, 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!
