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Cashea —Buenos Aires, Buenos Aires
Data Analyst
Sezzle —Capital Federal, Buenos Aires
Product Owner - Product Growth
Despegar —Buenos Aires, Buenos Aires
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6d
LLM Ops Engineer
Cashea —Buenos Aires, Buenos Aires
Pre-Sales Solution Designer
Equifax —Buenos Aires, Buenos Aires
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Internal Audit & sox Compliance, analyst Sr-Arg
Globant —Buenos Aires, Buenos Aires
Senior GenAI Developer
BI AH Argentina S.A. —Buenos Aires, Buenos Aires
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Marketing Analyst (Remote, Contract)
INFUSE North America —Capital Federal, Buenos Aires
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Data Architect / Engineer
Appnovation Technologies —Capital Federal, Buenos Aires
Postulación rápida
6d
AI / Agent Engineer
Appnovation Technologies —Capital Federal, Buenos Aires
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6d
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Mastercard —Buenos Aires, Buenos Aires
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Cashea
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Detalles del empleo

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Descripción completa del empleo

¡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

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 clave.
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 Actions, GitLab CI, Jenkins)
Capacidad de entender modelos bayesianos, ponerlos en producción con buenas prácticas y mejorarlos

Técnico:

Python avanzado (packaging, testing, documentation)
MLflow (registry, tracking server, model serving, artifacts)
Modelos bayesianos (PyMC, Stan, o similar) - productización y optimization
Docker & Kubernetes básico
Git & GitHub/GitLab workflows
REST APIs design & development
Cloud platforms (GCP preferible, AWS/Azure acceptable)

Soft Skills

Mentalidad de "internal tooling" (diseñar para otros desarrolladores)
Documentación clara y completa (technical writing)
Comunicación efectiva con Data Scientists (entender sus pain points)
Ownership/Autonomía

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:

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.

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