En Kueski, estamos comprometidos con mejorar la vida financiera de las personas en México. Desde 2012, hemos liderado el mercado de compra ahora, paga después (BNPL) y crédito en línea en América Latina, destacándonos por ofrecer servicios financieros innovadores. Nuestro producto estrella, Kueski Pay, facilita pagos tanto en línea como en tienda, actualmente, casi el 30% de los principales comercios electrónicos en México ofrecen Kueski Pay como método de pago. Además, fuimos pioneros en llevar BNPL a Amazon México.
Somos una empresa tecnológica con una cultura centrada en la innovación, la colaboración y el impacto, promoviendo un entorno de trabajo diverso e inclusivo. Nuestro compromiso con la excelencia y las mejores prácticas éticas nos ha valido múltiples reconocimientos en la industria. En 2024, CNBC nos nombró una de las Mejores Empresas FinTech del Mundo, y AMITAI nos reconoció como una de las compañías más éticas de México. También obtuvimos la certificación de HRC Equidad MX 2025 como un Best Place to Work for LGBTQ+ Equality y fuimos reconocidos por EFY como una de las Mejores Empresas para el Talento Femenino.
Kueski está buscando un líder senior que pueda potenciar la función de Machine Learning Engineering, a través de la excelencia técnica, un liderazgo efectivo, y un fuerte enfoque en resultados.
Este rol es ideal para un manager con experiencia en desarrollar y gestionar capacidades de MLOps, a través de una plataforma de Machine Learning sobre la cual se puedan realizar de manera escalable, estandarizada, segura y efectiva procesos esenciales como el despliegue de modelos de Machine Learning, para ser consumidos tanto en tiempo real como de manera batch; el despliegue de pipelines de feature engineering, para ser consumidos tanto en tiempo real como de manera batch; el despliegue de infraestructura y pipelines para generar índices de productos y ranking de resultados; y la generación automática de ambientes de trabajo para data scientists con las herramientas, accesos y permisos necesarios para llevar a cabo su función.
Como líder clave, tendrás la responsabilidad de impulsar la plataforma de Machine Learning que habilita capacidades esenciales para Kueski, como automatizar decisiones críticas en tiempo real (aceptar o rechazar una solicitud de crédito, decidir el límite de crédito, decidir la tasa de interés y plazos disponibles), habilitar el buscador de productos disponibles en los miles de comercios integrados, generar recomendaciones personalizadas de productos y comercios a ser mostradas en la app móvil, optimizar los recursos y la labor de cobranza, y optimizar la inversión en incentivos como cupones y cashback.
En Kueski animamos a nuestros equipos a encontrar o desarrollar las mejores tecnologías para nuestros casos de uso, y el trabajo en equipo es esencial para esto. Los ingenieros de ML colaboran estrechamente con data engineers, software engineers, data scientists y product managers.
Responsabilidades clave
- Ejecución y Flujo de Trabajo
- Asegurar que el trabajo fluya y ayudar a resolver bloqueadores.
- Mantener la alineación con product managers sobre el trabajo en progreso.
- Asegurar que los procesos existentes funcionen correctamente y ajustarlos cuando sea necesario.
- Dar visibilidad del trabajo en progreso a los stakeholders.
- Liderazgo Técnico y Colaboración
- Brindar retroalimentación de manera clara y respetuosa en el momento.
- Apoyar al equipo en la resolución de retos personales, técnicos y logísticos.
- Ayudar a los product managers con orientación y asesoría técnica.
- Representar al equipo en reuniones con stakeholders para llegar a las decisiones correctas.
- Gestión y Desarrollo de Personas
- Realizar 1:1s con los miembros del equipo.
- Preparar a los miembros del equipo para el siguiente paso en su carrera.
- Contratar e incorporar nuevos miembros al equipo cuando se requiera.
- Gestión de Recursos
- Administrar el presupuesto del equipo.
Requisitos del puesto
- Al menos 3 años de experiencia liderando y desarrollando equipos de ingeniería enfocados en Machine Learning: plataforma, infraestructura, feature engineering, CI/CD, etc.
- Fuerte base técnica y habilidades analíticas sólidas para guiar al equipo hacia las soluciones correctas.
- Buenas habilidades para comunicarse de manera clara y efectiva tanto por escrito como en persona para proporcionar visibilidad y alinear las prioridades del equipo con la organización en general.
- Buenas habilidades para mantener una colaboración efectiva entre su equipo y las partes interesadas de otros equipos.
- Buenas habilidades para identificar desalineaciones entre el trabajo de su equipo y los objetivos del área y del negocio, guiando al equipo sobre cómo alinearse mejor.
- Fuerte intuición para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático.
- Conocimiento de tecnologías basadas en la nube.
- Experiencia en el desarrollo de canalizaciones de aprendizaje automático para un entorno de producción.
- Capacidad para entrenar y orientar a los miembros técnicos del equipo.
- Comunicación proactiva y efectiva.
- Experiencia con la metodología ágil.
- Fluidez en inglés y español.