AI Engineer

Sobre Kashio

En Kashio desarrollamos tecnología financiera para que las empresas adopten pagos digitales y automaticen sus operaciones de CxC y CxP. Acompañamos a 500+ clientes en educación, finanzas, real estate, utilities y más, y estamos próximos a operar en 5 mercados.

Construimos una plataforma segura, intuitiva y de alto desempeño; nuestra cultura valora la propiedad (ownership), la colaboración, el aprendizaje continuo y el impacto.

El desafío

Buscamos un/a AI Engineer para crear, integrar y escalar servicios y experiencias de producto impulsadas por IA sobre nuestros flujos de pagos y conciliaciones. Tu trabajo conectará PSPs y pasarelas, orquestará eventos y webhooks con idempotencia, y llevará a producción features de ML/GenAI (detección de anomalías, scoring de riesgo, RAG sobre datos financieros, automatizaciones de cobranza) con MLOps real.

Lo que harás

• Servicios de IA en producción
• Diseñar, entrenar y desplegar modelos de ML/DL/GenAI (LLMs, embeddings, RAG, NLP) con SageMaker/Bedrock o Vertex/Azure ML, versionando con MLflow y monitoreando deriva/latencia.
• Exponer inferencias vía APIs y microservicios (REST/gRPC) con versionado y SLAs claros.
• Arquitectura cloud & data
• Construir pipelines batch/stream para features de modelos y conciliaciones con Spark/PySpark, Airflow, y storage en S3/Redshift/BigQuery.
• Implementar arquitecturas event-driven (SQS/SNS/Kafka), retries/backoff, circuit breakers y observabilidad de punta a punta.
• Full-stack product integration
• Backend: endpoints en o Python/FastAPI, OpenAPI/Swagger, seguridad OAuth2/JWT, idempotencia y rate-limiting.
• Frontend: React + TypeScript deseable) para consolas de monitoreo de IA, vistas de conciliación inteligente, explicabilidad (feature importance, SHAP/metrics), y experiencias asistidas por LLM.
• Estado: React Query/Zustand/Redux; UI: Tailwind; pruebas: Jest/RTL.
• Integrar la capa de IA en journeys de pagos (webhooks, contracargos, conciliaciones, scoring) priorizando UX, performance y accesibilidad.
• MLOps & calidad
• Automatizar CI/CD de datos/modelos (GitHub Actions/GitLab CI, IaC con Terraform/CDK).
• Trazabilidad y Data Lineage, tests de datos (contract, schema, drift), monitoring (Prometheus/Grafana/OpenTelemetry).
• Seguridad & compliance
• Diseñar con privacy-by-design, KMS/Secrets Manager, OWASP Top 10, sensibilidad PCI DSS e ISO 27001 en integraciones de pagos e IA.
• Colaboración
• Trabajar con Producto, Operaciones, Compliance y PSPs, participar en ceremonias ágiles, escribir RFCs y realizar code reviews.

Deberás conocer

Lenguajes/Frameworks

• Backend: (TypeScript), Python (FastAPI/Flask), principios SOLID, OOP/FP.
• Frontend: React + TypeScript, (deseable), Tailwind, React Query/Zustand/Redux, Jest/RTL, Vite, Angular.

ML/AI

• Python (pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow), LangChain, MLflow, Feature Store (SageMaker/Feast), RAG (vector DB: OpenSearch/pgvector/FAISS).

Cloud/Infra

• AWS (Lambda, ECS/EKS, API Gateway, S3, SQS/SNS, Step Functions, CloudWatch, SageMaker/Bedrock, Redshift).
• GCP/Azure (Vertex AI/Azure ML, Databricks) es plus.
• Kubernetes, Docker, Terraform/CDK, OpenTelemetry, Prometheus/Grafana.

Datos

• SQL: PostgreSQL/MySQL; NoSQL: DynamoDB/DocumentDB; caché/colas Redis.
• ETL/ELT: Airflow, Glue, Dataflow; Spark/PySpark; modelos tipo Medallion.

Mensajería/Eventos

• SQS/SNS, Kafka o RabbitMQ.

Testing/Calidad

• Unit/integration/contract (Pact), load testing; linting/format; SAST/DAST (plus).

Seguridad

• OAuth2/JWT, KMS/Secrets Manager, firma y validación de webhooks, hardening de contenedores.

Requisitos

• 4+ años aplicando ML/AI en producción (ML clásico y/o DL/GenAI) + 3+ años desarrollando backend.
• Experiencia en entornos financieros/fintech (pagos, conciliaciones, contracargos, fraude, CxC/CxP).
• Construcción de APIs con OpenAPI/Swagger y operación en AWS (al menos Lambda/ECS + SQS/SNS + API Gateway + S3 + CloudWatch).
• Kubernetes, Docker, Terraform (o CDK), CI/CD productivo.
• Python y SQL avanzados; intermedio+; Spark/PySpark deseable.
• Experiencia real con LLMs/embeddings/RAG y MLOps (MLflow/SageMaker Pipelines/Vertex Pipelines).
• Mentalidad de seguridad y performance: idempotencia, concurrencia, timeouts, retries, backoff, circuit breakers.

Destacarias si conoces

• Integraciones con PSPs de LATAM (webhooks, settlement, conciliaciones, tokenización).
• Kafka, GraphQL o gRPC; Databricks; Snowflake/BigQuery/Redshift.
• Experiencia aplicando IA a FinOps (detección de anomalías, scoring de riesgo, priorización de cobros), explainability (SHAP/LIME).
• Sensibilidad regulatoria LATAM + familiaridad PCI DSS / ISO 27001.
• Experiencia construyendo UIs internas (dashboards/console) para monitoreo de modelos y flujos de pagos.

Cómo encajarias

• Team-player con comunicación clara y escucha activa.
• Ownership de punta a punta (del diseño al monitoreo en producción).
• Apertura al cambio y aprendizaje continuo; cómodo/a con iteración rápida.
• Asertivo/a y obsesionado/a con calidad, seguridad y observabilidad.

Condiciones

• 100% remoto.
• Horario: L–V, 09:00–18:00 (GMT-5).
• Participación en Stock Options.
• Oportunidad real de impacto en un producto usado por cientos de empresas y de crecer con un equipo regional.

Quieres postular

Envíanos tu CV a con asunto: AI Engineer

Si tienes repos públicos o ejemplos de arquitectura/proyectos de ML/GenAI + pagos, compártelos

Tipo de puesto: Tiempo completo

Sueldo: $2, $2,500.00 al mes

Pregunta(s) de postulación:

• ¿Tienes al menos 4 años de experiencia aplicando Machine Learning o Inteligencia Artificial en entornos productivos?
• ¿Has integrado componentes de IA o APIs ML dentro de aplicaciones full-stack (backend + frontend)?
• ¿Has trabajado previamente en empresas FinTech, banca digital o en proyectos relacionados con pagos, conciliaciones o contracargos?
• ¿Tienes experiencia operando soluciones de AI/ML en AWS (por ejemplo, SageMaker, Bedrock, ECS/EKS, Lambda, S3, Step Functions)?
• ¿Tienes experiencia trabajando con Generative AI (LLMs, embeddings, LangChain, RAG o similares)?
• ¿Tienes conocimientos en Python (pandas, scikit-learn, TensorFlow o PyTorch) aplicados a ML/AI?
• ¿Cuentas con más de 5 años de experiencia total en desarrollo de software o ingeniería de datos?
• ¿Tienes conocimiento y aplicación de buenas prácticas de seguridad (OAuth2/JWT, OWASP Top 10, PCI DSS, ISO 27001)?
• Indica cuántos años de experiencia tienes en el desarrollo de microservicios backend , Python, Go, u otro)
• ¿Cuántos años de experiencia tienes trabajando en entornos cloud (AWS, GCP o Azure)?
• ¿Has desplegado modelos de Machine Learning o Deep Learning en producción?
• ¿Cuentas con experiencia en la implementación de RAG o chatbots sobre datos empresariales (APIs o bases SQL/NoSQL)?

Lugar de trabajo: Empleo remoto