Machine Learning Engineer

¡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.
Responsabilidades

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Implementar retrieval de candidatos, ranking, reordenamiento por reglas de negocio y serving de baja latencia.

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Construir los pipelines de features y embeddings, batch y online, que alimentan a los modelos.

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Instrumentar el logging de impresiones, clicks y órdenes con las garantías necesarias para reentrenar sin sesgo de posición.

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Definir el protocolo de evaluación offline y los experimentos online (A/B, interleaving, bandits) que autorizan cada release del ranking.

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Implementar monitoreo y alertas sobre las fallas propias de un recomendador: cold start, cobertura de catálogo, sesgo de popularidad, caída de CTR y de conversión.

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Modelar los datos y las transformaciones en el warehouse (dbt sobre BigQuery) que alimentan el Feature Store.

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Realizar análisis ad hoc para el squad y coordinar con Data Engineering la calidad y disponibilidad de los datos.

¿Qué esperamos que ya sepas hacer?

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Haber puesto al menos dos sistemas de recomendación en producción, no en un notebook, y poder explicar qué métrica movieron y qué no.

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Filtrado colaborativo, modelos de grafos, factorización matricial y modelos secuenciales o basados en sesión, con criterio para decidir cuándo cada uno le gana a los otros y cuándo ninguno le gana a top-N por popularidad.

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Diseñar el protocolo de evaluación completo: partición temporal, líneas base no personalizadas, métricas de ranking e incertidumbre sobre el número reportado.

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Detectar y probar fuga temporal: joins point-in-time y tests que fallan antes de que el modelo llegue a producción.

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Resolver cold start en las dos puntas, usuario nuevo y producto nuevo.

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Trabajar con feedback implícito y catálogos incompletos, y medir cuánto se equivoca cada fuente de señal antes de meterla al modelo.

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Traducir la mecánica del negocio a la función objetivo. Cashea asume el riesgo de crédito y su margen varía por aliado, así que optimizar conversión sola es el objetivo equivocado.

Requisitos

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6+ años en ML aplicado, con recomendación como especialidad y no como proyecto lateral.

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2+ años con herramientas de MLOps en producción: registry, tracking, model serving, monitoreo, versionado.

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Python de producción: packaging, testing, procesos que corren solos.

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SQL avanzado y modelado analítico con dbt o equivalente.

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Estadística aplicada: incertidumbre, tamaño de muestra y criterio para distinguir una diferencia real del ruido.

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CI/CD pipelines (GitHub Actions, GitLab CI o equivalente).

Técnico:

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Python avanzado (packaging, testing, documentation)

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Librerías de recomendación (implicit, LightFM, TensorFlow Recommenders, PyTorch o similar)

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Búsqueda vectorial y ANN (Vertex AI Vector Search, FAISS, ScaNN, pgvector)

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Feature stores para features online de baja latencia (Vertex AI Feature Store, Bigtable, Redis)

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MLflow (registry, tracking server, model serving, artifacts)

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dbt sobre BigQuery o warehouse equivalente

- Docker y Kubernetes básico

- Git y GitHub/GitLab workflows

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REST APIs design & development, con criterio de latencia (p95, p99)

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Cloud platforms (GCP preferible, AWS/Azure aceptable)

Deseable:

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Bandits contextuales y exploración en producción (Thompson sampling, epsilon-greedy).

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Modelos bayesianos (PyMC, Stan o similar) llevados a producción.

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OCR y extracción de información de documentos.

Soft Skills

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Mentalidad de "internal tooling" (diseñar para otros desarrolladores)

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Documentación clara y completa (technical writing)

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Comunicación efectiva con Data Scientists (entender sus pain points)

- Ownership/Autonomía

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Criterio para decidir qué optimizar cuando la métrica offline y la del negocio no apuntan al mismo lado.

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:

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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.

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Tu creatividad y curiosidad son tus activos más importantes.

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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.

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Valoramos la transparencia. La claridad nos mantiene conectados y con los pies en la tierra.

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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!

Originally posted on Himalayas