Hiring.Camp

Machine Learning Platform

Cashea

·

2 weeks ago

Location
Buenos Aires, Latinoamerica, AR
Type
Full-time
Department
IT
Source
Teamtailor

Description

¡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

Sobre el 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

  • 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)

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

  • Python avanzado (packaging, testing, documentation)

  • Conocimientos en MLflow (registry, tracking server, model serving, artifacts)

  • Experiencia en Modelos bayesianos (PyMC, Stan, o similar) - productización y optimization

  • Experiencia en Docker & Kubernetes

  • Conocimientos de Cloud platforms (GCP preferible, AWS/Azure acceptable)

  • 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

Experiencia que suma

  • Experiencia con Feast (Feature Store)

  • Conocimiento Airflow/Composer (orchestration)

  • Experiencia con modelos de riesgo crediticio (NPL prediction, credit scoring)

  • Experiencia con modelos de growth (forecast, segmentación, churn)

  • Experiencia con modelos de fraude (anomaly detection, classification)

  • Experiencia en fintech o entornos regulados Contribuciones open-source (MLflow, Feast, PyMC, etc.)

  • Experiencia con Evidently AI o similar (drift detection)

  • Conocimiento de prácticas de Model Governance

  • Experiencia liderando iniciativas de developer experience Familiaridad con metodologías ágiles (Scrum/Kanban)

Por qué 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!

Skills

PythonAWSAzureGCPDockerKubernetesJenkinsCI/CDMachine LearningAirflowGitHubGitLabScrumKanbanComplianceTechnical Writing

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