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

Hola Somos Cashea y nuestra misión es devolverle a los venezolanos la ocasión 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 fundamental.
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

📌 Machine Learning Engineer Bogotá
🏢 Cashea
📍 Bogotá