Machine Learning Engineer

Cashea; Municipio de Rincón de los Sauces; Presencial; ARS 2.400.000 - 3.800.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Cashea en Argentina busca un/a Senior Data Scientist con foco en ML Ops para construir la infraestructura de Machine Learning y MLOps que permita a Data Scientists desarrollar, desplegar y mantener modelos de ML en producción siguiendo buenas prácticas industriales.

Serás responsable de crear herramientas, SDKs y pipelines automatizados que garanticen reproducibilidad, observabilidad y gobernanza de modelos, con enfoque en self-service y autonomía de equipos de ML.

Formación

• 5+ años de experiencia en Ciencia de Datos, Machine Learning o MLOps
• 2+ años trabajando con herramientas MLOps 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 y llevarlos a producción con buenas prácticas

Responsabilidades

• 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
• 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 y disponibilidad de los datos

Conocimientos

Python avanzado

MLflow

Ownership/Autonomía

Herramientas

Docker

Kubernetes

GitHub Actions

GitLab CI

Jenkins

REST APIs

GCP

AWS

Azure

Descripción del empleo

• MLflow (registry, tracking server, model serving, artifacts)
• Git & GitHub/GitLab workflows

¡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.

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.

Responsabilidades

• 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/Autonomía

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?