Machine Learning Platform

¡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!**