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LLM Ops Engineer

Cashea · Ciudad de México, Mexico

Quick applyfull-time22 days ago

About The Role

¡Hola! 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).

Desde nuestro lanzamiento en 2022, nos hemos dedicado a promover la inclusión financiera . Hoy contamos con más de 9 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.

Resumen del rol

Buscamos un/a LLM Ops Engineer que construya y opere la capa de plataforma de IA de la empresa: una gateway de LLMs y una gateway de MCP que se sitúan entre nuestras aplicaciones y los proveedores externos de modelos (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) y las herramientas/servidores MCP.

No buscamos hostear ni entrenar modelos propios. El foco es integrar proveedores externos y gobernarlos : enrutamiento, control de costos, límites de uso, seguridad, cumplimiento, trazabilidad y confiabilidad. Eres la persona que hace que el resto de los equipos consuman IA de forma segura, observable y rentable, a través de una interfaz unificada y gobernada.

Trabajarás en la intersección entre ingeniería de plataforma, seguridad y FinOps aplicado a IA.

Responsabilidades

LLM Gateway

  • Diseñar, construir y operar una gateway de LLMs que ofrezca una interfaz unificada sobre múltiples proveedores.
  • Implementar enrutamiento de modelos, fallbacks , reintentos, balanceo y selección dinámica de proveedor/modelo por caso de uso.
  • Gestionar credenciales y claves de proveedores de forma segura (rotación, secrets management ).
  • Implementar caching (incluido semantic caching ) para reducir costos y latencia.

MCP Gateway

  • Construir y operar una gateway de MCP para exponer, descubrir y gobernar el acceso a servidores y herramientas MCP.
  • Definir controles de acceso por herramienta/servidor (qué app o equipo puede invocar qué).
  • Auditar y registrar el uso de herramientas MCP, con trazabilidad de extremo a extremo.

Gobernanza, seguridad y cumplimiento

  • Implementar guardrails , filtrado de contenido y defensas contra prompt injection y fuga de datos.
  • Implementar redacción/enmascaramiento de datos sensibles (PII) en prompts , respuestas y logs.
  • Definir y aplicar políticas de acceso (RBAC), cuotas y límites de uso por equipo, app o usuario.
  • Mantener registros de auditoría y apoyar requisitos de cumplimiento y privacidad.

Costos y observabilidad (FinOps de IA)

  • Implementar atribución de costos por equipo/app/feature y presupuestos con alertas.
  • Construir observabilidad para IA: tracing , métricas de latencia, costo, uso y calidad.
  • Establecer dashboards y alertas sobre consumo, errores y degradación de proveedores.

Confiabilidad

  • Definir SLAs/SLOs para la plataforma de IA y planes de respuesta ante incidentes (incluida la caída de un proveedor).
  • Apoyar a los equipos de producto e ingeniería en la integración con la gateway .

Requisitos

  • Experiencia sólida en Python (o lenguaje similar de backend) construyendo servicios/APIs en producción.
  • Experiencia diseñando y operando API gateways, proxies o capas de middleware a escala.
  • Experiencia con contenedores y orquestación : Docker y Kubernetes.
  • Experiencia con al menos una nube (AWS, GCP o Azure).
  • Experiencia integrando APIs de proveedores de LLMs (OpenAI, Anthropic u otros).
  • Sólidos fundamentos de seguridad : gestión de secretos, autenticación/autorización (RBAC, OAuth), manejo de datos sensibles (PII).
  • Mentalidad de plataforma: construir abstracciones que otros equipos consumen de forma confiable.
  • Comprensión de los retos propios de los LLMs: latencia, costos variables, no-determinismo y necesidad de observabilidad.

Nice to have

  • Experiencia con gateways de LLM existentes: LiteLLM, Portkey, Kong AI Gateway, Cloudflare AI Gateway, OpenRouter o similares.
  • Conocimiento del Model Context Protocol (MCP) y experiencia integrando o gobernando servidores MCP.
  • Experiencia con herramientas de observabilidad para IA: Langfuse, Helicone, LangSmith, Arize Phoenix .
  • Experiencia con guardrails y seguridad de IA (p. ej. defensa contra prompt injection , content moderation , DLP).
  • Experiencia en FinOps o gestión/atribución de costos en la nube.
  • Experiencia previa en entornos regulados (fintech, salud, etc.) con requisitos de cumplimiento y privacidad.
  • Experiencia con infraestructura como código (Terraform) y CI/CD.

Por qué te encantará trabajar en Cashea
En 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:

  • No 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.
  • Tu creatividad y curiosidad son tus activos más importantes.
  • Tu 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.
  • Valoramos la transparencia. La claridad nos mantiene conectados y con los pies en la tierra.
  • Por último, pero no menos importante, nos enfocamos en el impacto real . Todo lo que hacemos está destinado a marcar la diferencia.

¿Te identificas? ¡Postúlate ahora, nos encantaría conocerte!

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