Sobre Opportunities
Creemos que las mejores oportunidades del mercado son invisibles.
Construimos Opportunities para hacerlas visibles antes que al resto.
¿Por qué Opportunities?
LATAM compra online como nunca, pero las herramientas son del 2010: cuponeras desactualizadas y comparadores que sólo miran precio actual. Cuando un descuento del 50% es trucho, nadie te avisa. Cuando aparece un error fare, lo agarran cuatro personas en Twitter.
Construimos un agente con IA que mira por vos, sin spam, sin presión y sin descuentos truchos. Scrapeamos de forma ética, validamos contra histórico y aplicamos modelos que entienden el contexto: temporada, banco, cupón, stock, ruta.
Empezamos en Argentina porque es el país más complejo de la región — si funciona acá, funciona en todos lados.
16+
Marketplaces conectados
~2.400
Oportunidades / día
78
Score IA promedio
Valores
Cómo trabajamos
Privacidad primero
No vendemos tus datos. No tenemos tracking invasivo. Telemetría mínima y con consentimiento donde se puede.
Sin descuentos truchos
Nuestro filtro de anclaje de precios rechaza inflados artificiales. Si lo mostramos, es real.
Transparencia en el score
Cada score de IA viene con sus señales. Podés ver exactamente por qué evaluamos así.
Abiertos por defecto
Compartimos arquitectura, decisiones y aprendizajes. Lo que no es secreto comercial, es público.
Equipo
Conocé al equipo
Tito M.
Fundador · CEO
Ex-trading. Construyó stacks de datos en LATAM por una década. Cree que la próxima decisión de compra debería decidirla un agente.
Federico A.
Fundador · CTO
Arquitecto de plataformas de scraping a escala. Escribe Python, TypeScript y SQL como otros escriben prosa.
Iñaki A.
Fundador · Producto
Diseñó experiencias en fintechs LATAM. Obsesionado con la velocidad y la claridad en producto.
Estamos contratando
Buscamos data engineers y full-stacks con pasión por LATAM. Remoto desde cualquier país, USD competitivo.
Recursos
Recursos
Arquitectura técnica
Cómo está construido el monorepo, el pipeline de scraping y el scoring IA.
Ver documentoScraping ético
Nuestra política de robots.txt, rate limits y respeto por las plataformas.
Ver documentoModelo de scoring
Las señales, los pesos y por qué creemos en la explicabilidad.
Ver documento