Estamos en búsqueda de una persona capaz de garantizar la implementación técnica segura, ética, gobernada y resiliente de los sistemas de Inteligencia Artificial (IA Tradicional, IA Generativa y Agentes Autónomos) en la organización, incorporando la seguridad de la IA (Security by Design for AI) como un pilar transversal desde laconcepción del modelo y la ingesta de datos hasta su despliegue y monitoreo en producción.

Vas a ser la persona encargada de segurar la integridad de los datos de entrenamiento, la robustez de los algoritmos, la protección contra ataques adversarios (inyección de prompts, extracción de modelos, envenenamiento de datos) y el estricto cumplimiento de los marcos de privacidad y regulatorios aplicables. Actuarás como el máximo referente técnico en ciberseguridad para las iniciativas de IA, promoviendo arquitecturas de MLSecOps, barreras de contención (guardrails) y buenas prácticas que permitan maximizar el valor de la IA mitigando sus riesgos inherentes.

PRINCIPALES RESPONSABILIDADES:

• Liderar y coordinar la postura de seguridad técnica en proyectos de IA: Actuar como nexo especializado entre los requerimientos del Centro de Excelencia de IA (CoE), la arquitectura corporativa de datos y los estándares de ciberseguridad de la organización.

• Participar en el diseño arquitectónico de soluciones de IA y RAG: Evaluar y validar arquitecturas de IA Generativa, arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) e integraciones con LLMs, aplicando principios de Security by Design, Privacy by Design y Zero Trust for AI.

• Definir e implementar barreras de contención (Guardrails) y Firewalls de Prompts: Diseñar, configurar y supervisar capas de validación de entradas y salidas para prevenir ataques de inyección de prompts (directa e indirecta), filtración de datos sensibles (PII/PHI), generación de contenido dañino y alucinaciones críticas.

• Establecer prácticas de MLSecOps en el ciclo de vida del modelo: Integrar controles de seguridad automatizados en las canalizaciones de MLOps (CI/CD/CT), incluyendo el escaneo de vulnerabilidades en bibliotecas de IA/ML, validación de artefactos de modelos (maldoc/pickle exploits) y firmado criptográfico de modelos.

• Garantizar la protección de datos en el entrenamiento y fine-tuning: Asegurar el uso de técnicas de anonimización, enmascaramiento (data masking), privacidad diferencial y segregación de entornos para evitar la contaminación o exposición de datos de afiliados/pacientes en modelos de lenguaje.

• Evaluar la seguridad de modelos de terceros y servicios de IA en la nube: Realizar evaluaciones de riesgo y revisiones de seguridad técnica sobre modelos comerciales (APIs de proveedores externos) y soluciones SaaS de IA, garantizando que no utilicen datos corporativos para entrenamiento público.

• Diseñar e implementar controles para Agentes Autónomos de IA: Establecer políticas de principio de menor privilegio (RBAC/ABAC), límites de ejecución, confirmación humana (Human-in-the-Loop) y trazabilidad para sistemas basados en agentes con capacidad de tomar acciones en sistemas core.

• Ejecutar ejercicios de Red Teaming y pruebas adversarias en IA: Planificar y coordinar simulaciones de ataques específicos contra modelos y aplicaciones de IA (evaluación frente al OWASP Top 10 for LLMs, pruebas de extracción de modelos, inyecciones avanzadas y jailbreaks).

• Gestión de excepciones de seguridad y riesgos en IA: Participar en el flujo de aprobaciónde excepciones de herramientas de IA, analizando riesgos de modelos no homologados (Shadow AI), falta de transparencia o sesgos, definiendo planes de remediación obligatorios.

• Monitoreo continuo y respuesta a incidentes de seguridad en IA: Implementar observabilidad especializada para rastrear la deriva de datos (data drift), abusos de API de IA, anomalías en el consumo de tokens y posibles filtraciones de información mediante respuestas del modelo.

• Colaborar en el Análisis de Causa Raíz (RCA) de incidentes de IA: Analizar eventos de comportamiento adverso, ataques de envenenamiento o brechas de privacidad en modelos, definiendo salvaguardas definitivas para evitar la reincidencia.

• Promover la capacitación y concientización en desarrollo seguro de IA: Brindar mentoría a Data Scientists, Ingenieros de Datos y Desarrolladores en técnicas de ingeniería de prompts segura (secure prompt engineering), prevención de vulnerabilidades algorítmicas y uso responsable de la IA.

REQUISITOS TÉCNICOS

Excluyentes:

• Experiencia mínima de 5 años en Ciberseguridad, Desarrollo de Software o Ciencia de Datos,con al menos 2 años de experiencia comprobable en liderazgo técnico o roles de arquitectura de seguridad en iniciativas de IA / ML.

• Seguridad en LLMs e IA Generativa: Dominio profundo del marco OWASP Top 10 for LLM Applications (Prompt Injection, Insecure Output Handling, Training Data Poisoning, Model Denial of Service, Supply Chain Vulnerabilities, Sensitive Information Disclosure, Insecure Plugin Design, Excessive Agency, System Overreliance, Model Theft).

• Técnicas de Ataque y Defensa Adversaria: Conocimiento operativo de vectores de ataque como Jailbreaking, Indirect Prompt Injection, Data Poisoning, Model Inversion, Membership Inference y Evasion Attacks.

• Arquitectura de Soluciones de IA y RAG: Comprensión técnica de bases de datos vectoriales (Pinecone, ChromaDB, Qdrant, PGVector), frameworks de orquestación LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel) y mecanismos de embedding y recuperación.

• Mecanismos de Contención ( Guardrails ): Experiencia práctica configurando herramientas de guardrails (NVIDIA NeMo Guardrails, Llama Guard, Guardrails AI, Azure AI Content Safety) para moderación de entradas/salidas y reglas de negocio.

• Ecosistema de MLSecOps e Integración CI/CD: Manejo de pipelines de ML (MLflow, Kubeflow) integrados con escáneres de seguridad (Garak, LLMFuzzer, rebuff, Checkov, Trivy) y firmas de artefactos (Sigstore/Cosign).

• Gobernanza de Datos y Privacidad en Salud: Dominio de técnicas de preservación de privacidad (Differential Privacy, Federated Learning, Data Anonymization) y cumplimiento con la Ley N° 25.326 de Protección de Datos Personales (Argentina), HIPAA y estándares éticos de IA (ISO/IEC 42001, NIST AI RMF).

• Seguridad en Agentes y Control de Accesos: Conocimiento en arquitectura de seguridad para agentes autónomos (Tool calling security, asignación de identidades y permisos RBAC/ABAC a agentes, validaciones Human-in-the-Loop).

• Monitoreo y Observabilidad de IA: Manejo de métricas de telemetría, detección de alucinaciones, rastreo de deriva de datos (drift) y logs de auditoría inalterables para interacciones con IA.
  

TRAYECTORIA VALORADA: Experiencia directa implementando esquemas de seguridad en modelos

de lenguaje (LLMs), diseño de guardrails en producción, participación en revisiones de arquitectura de datos e IA, y liderazgo de proyectos de MLSecOps en organizaciones de mediana o gran escala.

PROPUESTA:

• Tipo de contratación: Relación de dependencia

• Duración del contrato:

• Horario/ Zona horaria: 7am a 16hs.

• Modalidad de trabajo: remoto.
  

BENEFICIOS:

🌴 Días hábiles de vacaciones

🎂 Día de cumpleaños libre y reconocimientos por antigüedad

📆 Días Festivos (24 y 31 Diciembre, Jueves Santo) + días de trámites + Fiestas Patronales

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🚀 Programa de Movilidad Interna

¿QUÉ TE HARÁ DESTACAR FRENTE A OTROS CANDIDATOS?

Que tu perfil esté actualizado con tus principales hitos técnicos. Que puedas mostrar resultados concretos y el impacto que tu trabajo generó en las diferentes Compañías.

Si además tenés formación terciaria o universitaria alineada a los roles de tu interés, es clave que lo detalles siempre ya que es un valor agregado muy grande.