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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).\nDesde 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.\nResponsabilidades\nImplementar retrieval de candidatos, ranking, reordenamiento por reglas de negocio y serving de baja latencia.\n\nConstruir los pipelines de features y embeddings, batch y online, que alimentan a los modelos.\n\nInstrumentar el logging de impresiones, clicks y órdenes con las garantías necesarias para reentrenar sin sesgo de posición.\n\nDefinir el protocolo de evaluación offline y los experimentos online (A/B, interleaving, bandits) que autorizan cada release del ranking.\n\nImplementar monitoreo y alertas sobre las fallas propias de un recomendador: cold start, cobertura de catálogo, sesgo de popularidad, caída de CTR y de conversión.\n\nModelar los datos y las transformaciones en el warehouse (dbt sobre BigQuery) que alimentan el Feature Store.\n\nRealizar análisis ad hoc para el squad y coordinar con Data Engineering la calidad y disponibilidad de los datos.\n\n¿Qué esperamos que ya sepas hacer?\nHaber puesto al menos dos sistemas de recomendación en producción, no en un notebook, y poder explicar qué métrica movieron y qué no.\n\nFiltrado 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.\n\nDiseñar el protocolo de evaluación completo: partición temporal, líneas base no personalizadas, métricas de ranking e incertidumbre sobre el número reportado.\n\nDetectar y probar fuga temporal: joins point-in-time y tests que fallan antes de que el modelo llegue a producción.\n\nResolver cold start en las dos puntas, usuario nuevo y producto nuevo.\n\nTrabajar con feedback implícito y catálogos incompletos, y medir cuánto se equivoca cada fuente de señal antes de meterla al modelo.\n\nTraducir 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.\n\nRequisitos\n6+ años en ML aplicado, con recomendación como especialidad y no como proyecto lateral.\n\n2+ años con herramientas de MLOps en producción: registry, tracking, model serving, monitoreo, versionado.\n\nPython de producción: packaging, testing, procesos que corren solos.\n\nSQL avanzado y modelado analítico con dbt o equivalente.\n\nEstadística aplicada: incertidumbre, tamaño de muestra y criterio para distinguir una diferencia real del ruido.\n\nCI/CD pipelines (GitHub Actions, GitLab CI o equivalente).\n\nTécnico:\nPython avanzado (packaging, testing, documentation)\n\nLibrerías de recomendación (implicit, LightFM, TensorFlow Recommenders, PyTorch o similar)\n\nBúsqueda vectorial y ANN (Vertex AI Vector Search, FAISS, ScaNN, pgvector)\n\nFeature stores para features online de baja latencia (Vertex AI Feature Store, Bigtable, Redis)\n\nMLflow (registry, tracking server, model serving, artifacts)\n\ndbt sobre BigQuery o warehouse equivalente\n\nDocker y Kubernetes básico\n\nGit y GitHub/GitLab workflows\n\nREST APIs design & development, con criterio de latencia (p95, p99)\n\nCloud platforms (GCP preferible, AWS/Azure aceptable)\n\nDeseable:\nBandits contextuales y exploración en producción (Thompson sampling, epsilon-greedy).\n\nModelos bayesianos (PyMC, Stan o similar) llevados a producción.\n\nOCR y extracción de información de documentos.\n\nSoft Skills\nMentalidad de \"internal tooling\" (diseñar para otros desarrolladores)\n\nDocumentación clara y completa (technical writing)\n\nComunicación efectiva con Data Scientists (entender sus pain points)\n\nOwnership/Autonomía\n\nCriterio para decidir qué optimizar cuando la métrica offline y la del negocio no apuntan al mismo lado.\n\nPor qué te encantará trabajar en Cashea\nEn 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:\n\nNo 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.\n\nTu creatividad y curiosidad son tus activos más importantes.\n\nTu 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.\n\nValoramos la transparencia.La claridad nos mantiene conectados y con los pies en la tierra.\n\nPor último, pero no menos importante, nos enfocamos en el impacto real. 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