Companies in this catalog do not charge applicants. Never send money to apply.
¡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 Implementar retrieval de candidatos, ranking, reordenamiento por reglas de negocio y serving de baja latencia.
Construir los pipelines de features y embeddings, batch y online, que alimentan a los modelos.
Instrumentar el logging de impresiones, clicks y órdenes con las garantías necesarias para reentrenar sin sesgo de posición.
Definir el protocolo de evaluación offline y los experimentos online (A/B, interleaving, bandits) que autorizan cada release del ranking.
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.
Modelar los datos y las transformaciones en el warehouse (dbt sobre BigQuery) que alimentan el Feature Store.
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?
Haber puesto al menos dos sistemas de recomendación en producción, no en un notebook, y poder explicar qué métrica movieron y qué no.
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.
Diseñar el protocolo de evaluación completo: partición temporal, líneas base no personalizadas, métricas de ranking e incertidumbre sobre el número reportado.
Detectar y probar fuga temporal: joins point-in-time y tests que fallan antes de que el modelo llegue a producción.
Resolver cold start en las dos puntas, usuario nuevo y producto nuevo.
Trabajar con feedback implícito y catálogos incompletos, y medir cuánto se equivoca cada fuente de señal antes de meterla al modelo.
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 6+ años en ML aplicado, con recomendación como especialidad y no como proyecto lateral.
2+ años con herramientas de MLOps en producción: registry, tracking, model serving, monitoreo, versionado.
Python de producción: packaging, testing, procesos que corren solos.
SQL avanzado y modelado analítico con dbt o equivalente.
Estadística aplicada: incertidumbre, tamaño de muestra y criterio para distinguir una diferencia real del ruido.
CI/CD pipelines (GitHub Actions, GitLab CI o equivalente).
Bandits contextuales y exploración en producción (Thompson sampling, epsilon-greedy).
Modelos bayesianos (PyMC, Stan o similar) llevados a producción.
OCR y extracción de información de documentos.
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
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:
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.
¿Te identificas? ¡Postúlate ahora, nos encantaría conocerte!
