Senior Data Scientist

Cashea; Buenos Aires; Presencial; ARS 3.500.000 - 5.200.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Cashea busca un Data Scientist senior para unirse al equipo de Data Science & Machine Learning y traducir problemas de negocio en modelos cuantitativos que lleguen a producción.

Trabajarás con Python, SQL y BigQuery para desarrollar, validar y desplegar soluciones de riesgo, crecimiento y fraude, comunicando hallazgos a stakeholders y colaborando con ML Platform/MLOps.

Formación

• 7+ años de experiencia como Data Scientist con modelos en producción e impacto medible.
• Fondo matemático/estadístico/actuarial: probabilidad, inferencia, optimización, álgebra lineal.
• Experiencia resolviendo problemas de negocio reales con modelos, definiciones y supuestos claros.
• Dominio de Python (pandas, scikit-learn) y SQL avanzado.
• Experiencia con al menos dos familias de modelos: boosting, bayesianos, series de tiempo o deep learning.
• Fundamentos de estadística aplicada: validación, experimentos, calibración, análisis de supervivencia.
• Buenas prácticas de ingeniería: Git, reproducibilidad, documentación.
• Español fluido; inglés técnico de lectura.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar y validar modelos para scoring de riesgo, predicción de NPL y forecasting de crecimiento.
• Trabajar con XGBoost, modelos bayesianos, deep learning, series temporales y métodos estadísticos.
• Gestionar mini-proyectos con backlog: Discovery Brief, diseño técnico, experimentación y handoff a MLOps.
• Explorar y transformar datos en BigQuery (arquitectura de 3 capas) con datos certificados.
• Registrar experimentos y versionar modelos en MLflow.
• Comunicar hallazgos y supuestos a stakeholders de negocio de forma clara y reproducible.
• Colaborar en code reviews y mantener estándares de calidad.

Conocimientos

Python

SQL

BigQuery

Modelos ML

Visualización

Comunicación

Educación

Formación cuantitativa (matemáticas/estadística/ingeniería)

Herramientas

Git

MLflow

Descripción del empleo

¡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 10 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.

Resumen del rol

Buscamos un/a Data Scientist senior, con fuerte base matemática y estadística, para unirse al equipo de Data Science & Machine Learning de Cashea, la fintech BNPL líder en Venezuela. No buscamos solo alguien que entrene modelos: buscamos alguien que sepa traducir problemas de negocio reales en formulaciones cuantitativas rigurosas y llevarlas hasta soluciones en producción. El equipo es responsable del modelado de riesgo crediticio, crecimiento, segmentación y fraude, trabajando de punta a punta: desde el descubrimiento del problema de negocio hasta la entrega de modelos listos para producción en colaboración con el equipo de ML Platform / MLOps.

Reportarás al líder de Data Science y trabajarás de cerca con stakeholders de Risk, Growth, Collections y Analytics.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar y validar modelos de machine learning para casos de uso core del negocio: scoring de riesgo crediticio, predicción de NPL, forecast de crecimiento (MAPs, GMV), segmentación de clientes y detección de patrones de comportamiento.
• Trabajar con enfoques diversos según el problema: modelos bayesianos (ej. BG/BB para lifetime y supervivencia), gradient boosting (XGBoost), deep learning (pytorch), series temporales y modelos estadísticos clásicos.
• Gestionar tu trabajo como mini-proyectos con alcance definido dentro de un backlog priorizado: Discovery Brief, diseño técnico (TDD), experimentación, Model Card y handoff documentado a MLOps.
• Explorar y transformar datos en BigQuery (arquitectura de 3 capas), consumiendo datos certificados de la capa Gold.
• Registrar experimentos y versionar modelos en MLflow, siguiendo los estándares del equipo.
• Comunicar hallazgos y supuestos de modelado a stakeholders de negocio de forma clara, documentada y reproducible — nada de ajustes manuales sin documentar.
• Colaborar en code reviews dentro de los repositorios del equipo, manteniendo estándares de calidad y reutilizando componentes compartidos.

Qué NO harás

• Construir infraestructura de deployment ni mantener pipelines de producción (eso lo lidera ML Platform / MLOps; tú entregas modelos con handoff documentado).
• Definir métricas oficiales del negocio ni metas corporativas (responsabilidad del equipo de Analytics/BI).

Requisitos

• 7+ años de experiencia como Data Scientist con modelos que hayan llegado a producción y generado impacto medible en el negocio (no solo notebooks).
• Sólido background matemático, estadístico y actuarial (formación cuantitativa: matemáticas, estadística, física, ingeniería o afines): probabilidad, inferencia estadística, optimización y álgebra lineal aplicados con criterio, no solo como usuario de librerías.
• Trayectoria demostrable resolviendo problemas de negocio reales con modelos: capacidad de tomar un problema ambiguo (riesgo, crecimiento, comportamiento de clientes), formalizarlo matemáticamente, elegir el enfoque correcto y defender sus supuestos y limitaciones frente a stakeholders.
• Dominio de Python para ciencia de datos (pandas, scikit-learn) y SQL avanzado, idealmente en BigQuery u otro data warehouse columnar.
• Experiencia sólida en al menos dos familias de modelos: gradient boosting, modelos bayesianos/probabilísticos, series de tiempo o deep learning — entendiendo su fundamento matemático y cuándo aplicar cada una.
• Fundamentos rigurosos de estadística aplicada: validación, diseño de experimentos, calibración, análisis de supervivencia.
• Buenas prácticas de ingeniería: Git, ambientes reproducibles, código modular, documentación.
• Capacidad de traducir problemas ambiguos de negocio en problemas de modelado con alcance definido.
• Español fluido; inglés técnico de lectura.

Por qué te encantará trabajar en Cashea

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. Aquí 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 encantaría conocerte!