Machine Learning Engineer

Job not on LinkedIn

🕒 March 20

🌐 Venezuela, Argentina, +2 more countries – Remote

🇻🇪 Venezuela – Remote 🇦🇷 Argentina – Remote 🇨🇴 Colombia – Remote 🇲🇽 Mexico – Remote

⏰ Full Time

🟡 Mid-level

🟠 Senior

🤖 Machine Learning Engineer

👻 Ghost score 55%

What it means: how likely this posting is sitting open without active hiring.How to read it: 60% or higher means we think this is a ghost. Lower scores are less of a worry.How we score it: age, reposts, open roles vs team size, how fast jobs close, and whether pay is listed.Fine print: an estimate from public data, not a judgment of the company. Real jobs can score high, so treat it as a hint, not a fact.

Apply Now

Find Similar Remote Jobs

Set Up Email Alert For New Jobs

📊 Check your resume score for this job

Improve your chances of getting an interview by checking your resume score before you apply.

Upload Resume

Cashea

WebsiteLinkedInAll Job Openings

501 - 1000 employees

Founded 2022

💳 Fintech

🛍️ eCommerce

👥 B2C

💰 $750k Seed Round - Cashea on 2025-03

Fintech • eCommerce • B2C

Cashea is a Venezuelan buy-now-pay-later fintech offering an app-based payment line that lets consumers purchase at partner merchants and pay in scheduled, interest-free installments. The platform pre-approves credit lines quickly, supports both in-store and online payments across thousands of partnered retailers, and includes a loyalty program to reward responsible usage. Cashea focuses on consumer financing for everyday and larger purchases while onboarding merchants to accept flexible installment payments.

📋 Description

• Construir la infraestructura de Machine Learning y MLOps para desarrollar, desplegar y mantener modelos en producción • Crear herramientas, SDKs y pipelines automatizados para garantizar reproducibilidad, observabilidad y gobernanza de modelos • Facilitar el self-service y la autonomía de los equipos de ML • Productizar y mejorar continuamente modelos complejos, incluidos modelos bayesianos y ensembles • Realizar análisis de datos ad hoc y presentar hallazgos accionables • Implementar y mantener monitoreo y alertas sobre indicadores críticos • Desarrollar e implementar dashboards para optimizar métricas clave • Colaborar con el squad en el diseño e implementación de soluciones analíticas • 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

🎯 Requirements

• 5+ años de experiencia en Ciencia de Datos, Machine Learning o MLOps • 2+ años trabajando con herramientas de MLOps 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 • Python avanzado (packaging, testing, documentation) • MLflow (registry, tracking server, model serving, artifacts) • Modelos bayesianos (PyMC, Stan o similar), productización y optimización • Docker y Kubernetes básico • Git y flujos de trabajo GitHub/GitLab • Diseño y desarrollo de REST APIs • Plataformas cloud (GCP preferible; AWS/Azure aceptables) • Mentalidad de internal tooling • Documentación clara y completa (technical writing) • Comunicación efectiva con Data Scientists • Ownership/autonomía

🏖️ Benefits

• Cultura de trabajo basada en la confianza y el propósito • Creatividad y curiosidad valoradas • Espacio para ideas y feedback • Cultura de pertenencia e inclusión • Transparencia y claridad • Trabajo enfocado en impacto real • Modalidad completamente remota