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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 10 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.\nResumen del rolBuscamos un/a Data Scientist senior, con fuerte base matemática y estadística, para unirse al equipo de Data Science & Machine Learning de Cashea, la fintech BNPL líder en Venezuela. No buscamos solo alguien que entrene modelos: buscamos alguien que sepa traducir problemas de negocio reales en formulaciones cuantitativas rigurosas y llevarlas hasta soluciones en producción. El equipo es responsable del modelado de riesgo crediticio, crecimiento, segmentación y fraude, trabajando de punta a punta: desde el descubrimiento del problema de negocio hasta la entrega de modelos listos para producción en colaboración con el equipo de ML Platform / MLOps.\nReportarás al líder de Data Science y trabajarás de cerca con stakeholders de Risk, Growth, Collections y Analytics.\nResponsabilidades\nDiseñar, entrenar y validar modelos de machine learning para casos de uso core del negocio: scoring de riesgo crediticio, predicción de NPL, forecast de crecimiento (MAPs, GMV), segmentación de clientes y detección de patrones de comportamiento.\n\nTrabajar con enfoques diversos según el problema: modelos bayesianos (ej. BG/BB para lifetime y supervivencia), gradient boosting (XGBoost), deep learning (pytorch), series temporales y modelos estadísticos clásicos.\n\nGestionar tu trabajo como mini-proyectos con alcance definido dentro de un backlog priorizado: Discovery Brief, diseño técnico (TDD), experimentación, Model Card y handoff documentado a MLOps.\n\nExplorar y transformar datos en BigQuery (arquitectura de 3 capas), consumiendo datos certificados de la capa Gold.\n\nRegistrar experimentos y versionar modelos en MLflow, siguiendo los estándares del equipo.\n\nComunicar hallazgos y supuestos de modelado a stakeholders de negocio de forma clara, documentada y reproducible — nada de ajustes manuales sin documentar.\n\nColaborar en code reviews dentro de los repositorios del equipo, manteniendo estándares de calidad y reutilizando componentes compartidos.\n\nQué NO harás\nConstruir infraestructura de deployment ni mantener pipelines de producción (eso lo lidera ML Platform / MLOps; tú entregas modelos con handoff documentado).\n\nDefinir métricas oficiales del negocio ni metas corporativas (responsabilidad del equipo de Analytics/BI).\n\nRequisitos\n7+ años de experiencia como Data Scientist con modelos que hayan llegado a producción y generado impacto medible en el negocio (no solo notebooks).\n\nSólido background matemático, estadístico y actuarial (formación cuantitativa: matemáticas, estadística, física, ingeniería o afines): probabilidad, inferencia estadística, optimización y álgebra lineal aplicados con criterio, no solo como usuario de librerías.\n\nTrayectoria demostrable resolviendo problemas de negocio reales con modelos: capacidad de tomar un problema ambiguo (riesgo, crecimiento, comportamiento de clientes), formalizarlo matemáticamente, elegir el enfoque correcto y defender sus supuestos y limitaciones frente a stakeholders.\n\nDominio de Python para ciencia de datos (pandas, scikit-learn) y SQL avanzado, idealmente en BigQuery u otro data warehouse columnar.\n\nExperiencia sólida en al menos dos familias de modelos: gradient boosting, modelos bayesianos/probabilísticos, series de tiempo o deep learning — entendiendo su fundamento matemático y cuándo aplicar cada una.\n\nFundamentos rigurosos de estadística aplicada: validación, diseño de experimentos, calibración, análisis de supervivencia.\n\nBuenas prácticas de ingeniería: Git, ambientes reproducibles, código modular, documentación.\n\nCapacidad de traducir problemas ambiguos de negocio en problemas de modelado con alcance definido.\n\nEspañol fluido; inglés técnico de lectura.\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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