LLM Ops Engineer

Cashea; Mexico; On-site; VES 28,388,928 - 49,680,624; Full time

Job summary

Cashea busca un LLM Ops Engineer para construir y operar la capa de IA de la plataforma: una gateway de LLMs y MCP entre nuestras apps y proveedores (OpenAI, Anthropic, Google). El rol abarca enrutamiento, costos, seguridad y trazabilidad para que otros equipos consuman IA de forma segura y rentable.

Trabajarás en la intersección de ingeniería de plataforma, seguridad y FinOps aplicado a IA, promoviendo observabilidad, cumplimiento y confiabilidad en toda la arquitectura.

Qualifications

• Experiencia sólida en Python (o lenguaje similar) construyendo servicios/APIs en producción.
• Experiencia diseñando y operando API gateways, proxies o capas de middleware a escala.
• Experiencia con Docker y Kubernetes.
• Experiencia con al menos una nube (AWS, GCP o Azure).
• Experiencia integrando API de proveedores de LLMs (OpenAI, Anthropic u otros).
• Sólidos fundamentos de seguridad: gestión de secretos, RBAC y manejo de datos sensibles (PII).
• Mentalidad de plataforma: construir abstracciones consumibles por otros equipos.
• Comprensión de los retos de LLMs: latencia, costos y observabilidad.

Responsibilities

• Diseñar, construir y operar una gateway de LLMs con interfaz unificada para múltiples proveedores.
• Implementar enrutamiento, fallbacks, reintentos, balanceo por caso de uso.
• Gestionar credenciales de proveedores de forma segura (rotación, secrets management).
• Implementar caching (incluido semantic caching) para reducir costos y latencia.
• Construir y operar gateway MCP para exponer, descubrir y gobernar el acceso a servidores y herramientas MCP.
• Definir controles de acceso por herramienta/servidor (qué app puede invocar qué).
• Auditar y registrar el uso de herramientas MCP, con trazabilidad de extremo a extremo.
• Implementar guardrails y defensa contra prompt injection y fuga de datos.
• Redacción/enmascaramiento de datos sensibles (PII) en prompts, respuestas y logs.
• Definir políticas de acceso (RBAC), cuotas y límites de uso.
• Mantener registros de auditoría y apoyar requisitos de cumplimiento y privacidad.
• Implementar atribución de costos y dashboards de observabilidad para IA.
• Establecer SLAs/SLOs y planes de respuesta ante incidentes.
• Apoyar a equipos de producto e ingeniería en la integración con la gateway.

Skills

Python

API gateways

Containers

Kubernetes

Cloud (AWS/GCP/Azure)

LLM providers API

Security (RBAC, OAuth, secrets)

Platform thinking

Observability basics

Tools

Docker

Terraform

CI/CD

Langfuse

Helicone

LangSmith

Arize Phoenix

LiteLLM / Portkey / Kong AI Gateway

Cloudflare AI Gateway / OpenRouter

Job description

¡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

Buscamos un/a LLM Ops Engineer que construya y opere la capa de plataforma de IA de la empresa: una gateway de LLMs y una gateway de MCP que se sitúan entre nuestras aplicaciones y los proveedores externos de modelos (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) y las herramientas/servicios MCP.

No buscamos hostear ni entrenar modelos propios. El foco es integrar proveedores externos y gobernarlos: enrutamiento, control de costos, límites de uso, seguridad, cumplimiento, trazabilidad y confiabilidad. Eres la persona que hace que el resto de los equipos consuman IA de forma segura, observable y rentable, a través de una interfaz unificada y gobernada.

Trabajarás en la intersección entre ingeniería de plataforma, seguridad y FinOps aplicado a IA.

Responsabilidades

LLM Gateway

• Diseñar, construir y operar una gateway de LLMs que ofrezca una interfaz unificada sobre múltiples proveedores.
• Implementar enrutamiento de modelos, fallbacks, reintentos, balanceo y selección dinámica de proveedor/modelo por caso de uso.
• Gestionar credenciales y claves de proveedores de forma segura (rotación, secrets management).
• Implementar caching (incluido semantic caching) para reducir costos y latencia.

MCP Gateway

• Construir y operar una gateway de MCP para exponer, descubrir y gobernar el acceso a servidores y herramientas MCP.
• Definir controles de acceso por herramienta/servidor (qué app o equipo puede invocar qué).
• Auditar y registrar el uso de herramientas MCP, con trazabilidad de extremo a extremo.

Gobernanza, seguridad y cumplimiento

• Implementar guardrails, filtrado de contenido y defensas contra prompt injection y fuga de datos.
• Implementar redacción/enmascaramiento de datos sensibles (PII) en prompts, respuestas y logs.
• Definir y aplicar políticas de acceso (RBAC), cuotas y límites de uso por equipo, app o usuario.
• Mantener registros de auditoría y apoyar requisitos de cumplimiento y privacidad.

Costos y observabilidad (FinOps de IA)

• Implementar atribución de costos por equipo/app/feature y presupuestos con alertas.
• Construir observabilidad para IA: tracing, métricas de latencia, costo, uso y calidad.
• Establecer dashboards y alertas sobre consumo, errores y degradación de proveedores.

Confiabilidad

• Definir SLAs/SLOs para la plataforma de IA y planes de respuesta ante incidentes (incluida la caída de un proveedor).
• Apoyar a los equipos de producto e ingeniería en la integración con la gateway.

Requisitos

• Experiencia sólida en Python (o lenguaje similar de backend) construyendo servicios/APIs en producción.
• Experiencia diseñando y operando API gateways, proxies o capas de middleware a escala.
• Experiencia con contenedores y orquestación: Docker y Kubernetes.
• Experiencia con al menos una nube (AWS, GCP o Azure).
• Experiencia integrando API de proveedores de LLMs (OpenAI, Anthropic u otros).
• Sólidos fundamentos de seguridad: gestión de secretos, autenticación/autorización (RBAC, OAuth), manejo de datos sensibles (PII).
• Mentalidad de plataforma: construir abstracciones que otros equipos consumen de forma confiable.
• Comprensión de los retos propios de los LLMs: latencia, costos variables, no-determinismo y necesidad de observabilidad.

Nice to have

• Experiencia con gateways de LLM existentes: LiteLLM, Portkey, Kong AI Gateway, Cloudflare AI Gateway, OpenRouter o similares.
• Conocimiento del Model Context Protocol (MCP) y experiencia integrando o gobernando servidores MCP.
• Experiencia con herramientas de observabilidad para IA: Langfuse, Helicone, LangSmith, Arize Phoenix.
• Experiencia con guardrails y seguridad de IA (p. ej. defensa contra prompt injection, content moderation, DLP).
• Experiencia en FinOps o gestión/atribución de costos en la nube.
• Experiencia previa en entornos regulados (fintech, salud, etc.) con requisitos de cumplimiento y privacidad.
• Experiencia con infraestructura como código (Terraform) y CI/CD.

Por qué te encantará trabajar en Cashea

• 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.