Machine Learning Platform (Buenos Aires)

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06 oct
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Cashea
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Buenos Aires

06 oct

Cashea

Buenos Aires

¡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 relevante 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!

📌 Machine Learning Platform (Buenos Aires)
🏢 Cashea
📍 Buenos Aires

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