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You will build and maintain the Machine Learning infrastructure and MLOps pipelines to ensure model reproducibility, observability, and governance. Additionally, you will collaborate with squads to implement analytical solutions and optimize key performance metrics.
¡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.
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 autonomÃa de equipos de ML. Incluye productización y mejora constante de modelos complejos (bayesianos, ensembles) con estándares de calidad enterprise.
Realizar análisis de datos ad hoc y presentar hallazgos accionables al equipo.
Implementar y mantener monitoreo y alertas sobre indicadores crÃticos.
Desarrollar e implementar dashboards que permitan optimizar métricas clave.
Colaborar dentro del squad en el diseño e implementación de soluciones analÃticas 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.
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)
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)
Mentalidad de "internal tooling" (diseñar para otros desarrolladores)
Documentación clara y completa (technical writing)
Comunicación efectiva con Data Scientists (entender sus pain points)
Ownership/AutonomÃa
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. Aquà 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? ¡Postúlate ahora, nos encantarÃa conocerte!
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