Job description
En Atrato somos una startup fintech enfocada en brindar herramientas financieras para comercios y consumidores finales con las cuales podamos hacer más accesibles productos y servicios para las personas de Latinoamérica.
Hoy tenemos 2 productos principales:
Atrato Pago es un financiamiento que le permite a nuestros comercios afiliados ofrecer sus productos y servicios en pagos mensuales o quincenales por hasta 24 meses y con montos que llegan hasta los 200,000 MXN.
Atrato Cash es un crédito personal que nuestros clientes pueden acceder una vez que hayan pagado una parte de su primer préstamo. La manera en la que funciona es muy sencilla, al ser un cliente Atrato, con tan solo algunos clicks puedes recibir un préstamo de hasta 200,000 MXN en tu cuenta de banco
Atrato fue fundada en 2019 y desde entonces no hemos parado de crecer de una manera acelerada. Al día de hoy hemos ayudado a miles de clientes a financiar sus compras, las cuales están en distintas verticales como lo son muebles, electrónicos, servicios médicos, entre otras. Este mismo crecimiento nos ha permitido ser reconocidos como una de las 30 promesas de negocios en 2022 de Forbes y también nos ha puesto en la mira de inversionistas internacionales reconocidos como lo son Y Combinator, Accel y Architect Capital.
Estamos buscando un(a) MLOps Engineer Junior para unirse a nuestro equipo de Data. Este rol es ideal para alguien con una base sólida en programación, interés por la ciencia de datos y el despliegue de modelos, con muchas ganas de aprender y crecer en un entorno técnico exigente y colaborativo.
Trabajarás junto a personas con experiencia en MLOps, Data Engineering y Machine Learning, y aprenderás de primera mano cómo llevamos modelos de machine learning a producción de forma segura, eficiente y escalable.
Lo que estamos buscando
6 meses a 1 año de experiencia en roles técnicos (como prácticas, proyectos personales, bootcamps o primeros trabajos).
Buenas bases en Python y manejo de terminal.
Conocimiento básico de herramientas de desarrollo como Git, Docker y SQL.
Interés en aprender sobre despliegue de modelos, CI/CD, y automatización de pipelines.
Proactividad, ganas de aprender y adaptabilidad para trabajar en un entorno en constante evolución.
⚠️ Deseable pero no indispensable:
Familiaridad con FastAPI, MLflow, AWS, Terraform o herramientas similares.
Conocimiento de conceptos de MLOps o DevOps.
Lo que harás típicamente
Colaborar en la implementación y mantenimiento de pipelines de datos y modelos.
Dar soporte en el monitoreo y versionamiento de modelos en producción.
Participar en revisiones de código y prácticas de integración continua.
Aprender buenas prácticas de MLOps en un entorno de producción real.
Trabajar con el equipo de Data Science para facilitar el paso de modelos de experimentación a producción.
Beneficios como Atrater
💻 Trabajo 100% remoto + equipo de trabajo
🏥 SGMM (aseguradora privada)
🏝 15 (y en aumento) desde el año cero de vacaciones
✅ Hasta 18 meses sin intereses en compras con nuestros comercios afiliados
⏱️ Trabajo sobre objetivos
Cumplimiento de Políticas y Normativas: El candidato se compromete a cumplir con todas las políticas y procedimientos de seguridad de la información establecidos por la empresa. Esto incluye, pero no se limita a, la protección de datos confidenciales, el uso adecuado de los recursos tecnológicos y el reporte inmediato de cualquier incidente de seguridad.