Construye los pipelines de datos y modelos de riesgo de una de las fintechs más grandes de México. 100% remoto desde cualquier país de LATAM.
Quiénes somos
Somos una empresa líder en infraestructura de pagos digitales en México, con miles de clientes que van desde startups hasta corporativos. Llevamos años en producción y seguimos creciendo. El nombre de la empresa se comparte al avanzar en el proceso.
Nuestro equipo de Engineering está construyendo y escalando el sistema antifraude que protege cada transacción. Para eso necesitamos a alguien que pueda hacer las dos cosas: mover datos a escala y poner modelos en producción.
Qué estamos buscando
Un perfil híbrido real. No un Data Engineer que nunca ha tocado un modelo, ni un MLOps que llegó al puesto sin haber construido pipelines desde cero. Alguien que entienda los dos mundos y pueda trabajar directo con un Tech Lead y con el equipo de Data Science.
El rol es semi-senior: tienes criterio técnico propio, pero no te vas a quedar solo frente a decisiones de arquitectura grandes.
Responsabilidades
- Diseñar y mantener pipelines de ingesta, procesamiento y almacenamiento de datos de riesgo (batch y real-time)
- Construir la arquitectura de entrenamiento de modelos de riesgo con reentrenamiento automático semanal
- Hacer deployment de modelos en producción y exponer APIs para consumo del equipo de riesgo
- Monitorear performance estadística y de infraestructura de modelos y pipelines
- Colaborar con Data Science para traducir sus necesidades en ingeniería confiable
- Documentar y estandarizar definiciones de datos para el equipo de riesgo
Perfil ideal
- 3+ años de experiencia entre MLOps y Data Engineering, con al menos 1 año en cada disciplina
- Python sólido en contexto de producción
- Experiencia real con Airflow o dbt para orquestar pipelines
- SQL sin tropiezos, bases relacionales y NoSQL
- Cloud en producción: AWS (Redshift, SageMaker) o GCP (BigQuery, Databricks, Vertex AI)
- Kubernetes para deployment y gestión de servicios
- Experiencia desplegando APIs ligeras con Flask o FastAPI
Nice to have
- Experiencia construyendo o manteniendo un feature store
- Familiaridad con Spark o Kafka para procesamiento distribuido
- Experiencia en sistemas antifraude o modelos de riesgo crediticio
Qué ofrecemos
- Salario: $5,000 USD / mes negociables según perfil
- Modalidad: 100% remoto desde cualquier país de LATAM
- Proyecto con impacto directo en el producto principal
- Equipo técnico con un Tech Lead que guía sin micromanagear
- Empresa con producto probado y base de clientes real
Sueldo: A partir de $7.000.000,00 al mes
Pregunta(s) de postulación:
- Pregunta 1: ¿Cuántos años de experiencia tienes trabajando con pipelines de datos en producción (Airflow, dbt o similar)?
- Pregunta 2: ¿Has hecho deployment de modelos de machine learning en producción? Responde sí o no, y en una línea menciona qué herramienta usaste.
Lugar de trabajo: Empleo remoto
