AI Security Specialist

Sobre Consultec-TI

En Consultec-TI llevamos más de 20 años impulsando la transformación tecnológica de organizaciones en Latinoamérica y otros mercados. Desarrollamos soluciones y servicios especializados en tecnología para sectores como banca, seguros y telecomunicaciones, combinando talento especializado, desarrollo de software, consultoría y nuevas tecnologías para acompañar los retos de nuestros clientes.

Trabajamos con equipos multidisciplinarios y multiculturales, conectando tecnología, talento e innovación para desarrollar soluciones que generen impacto real en el negocio.

Descripción del Puesto

Buscamos un/a Especialista en Seguridad de Inteligencia Artificial responsable de evaluar, diseñar e implementar controles de seguridad para soluciones basadas en Inteligencia Artificial, Machine Learning, IA Generativa, Large Language Models (LLMs) y agentes de IA.

Tu rol será asegurar que las soluciones de IA sean diseñadas, desarrolladas e implementadas bajo principios de Security by Design, identificando vulnerabilidades, amenazas y riesgos asociados a modelos, datos, prompts, APIs, agentes, integraciones y componentes de infraestructura.

Trabajarás de forma cercana con equipos de Ciberseguridad, Desarrollo, Arquitectura, DevSecOps, Cloud, Data e Inteligencia Artificial para incorporar controles de seguridad durante todo el ciclo de vida de las soluciones, desde su diseño hasta su operación en ambientes productivos.

Serás responsable de evaluar técnicamente los riesgos propios de aplicaciones de IA, definir mecanismos de protección y realizar pruebas que permitan detectar vulnerabilidades antes de que puedan comprometer información, sistemas o procesos críticos del negocio.

Este Puesto Exige

Seguridad de Aplicaciones de IA: Evaluar arquitecturas, aplicaciones y servicios basados en IA Generativa, LLMs y Machine Learning, identificando vulnerabilidades y estableciendo controles de seguridad adecuados antes de su liberación a producción.

AI Threat Modeling: Realizar análisis de amenazas sobre soluciones de Inteligencia Artificial, identificando superficies de ataque, vectores de riesgo, activos críticos y posibles escenarios de explotación.

Seguridad de LLMs: Identificar y mitigar riesgos asociados a Prompt Injection, Jailbreaking, Sensitive Information Disclosure, Improper Output Handling, Data and Model Poisoning, Model Theft y Supply Chain Vulnerabilities.

Seguridad de Agentes de IA: Evaluar agentes autónomos o semi-autónomos que interactúen con herramientas, APIs, bases de datos y otros sistemas, implementando controles de permisos, autenticación, autorización y mínimo privilegio para limitar acciones no deseadas.

AI Red Teaming: Diseñar y ejecutar pruebas adversariales sobre modelos y aplicaciones de IA para identificar vulnerabilidades, comportamientos inesperados, bypass de controles, manipulación de prompts y posibles mecanismos de extracción o exposición de información.

Seguridad de Arquitecturas RAG: Evaluar implementaciones de Retrieval-Augmented Generation, incluyendo fuentes de conocimiento, embeddings, bases de datos vectoriales, mecanismos de recuperación y controles de acceso a la información.

Protección de Datos: Implementar controles para prevenir exposición de información confidencial, datos personales, propiedad intelectual, credenciales, secretos y otra información sensible procesada por soluciones de Inteligencia Artificial.

Guardrails y Controles de IA: Diseñar e implementar mecanismos de validación de entradas y salidas, filtrado de contenido, políticas de uso, restricciones operativas y controles para reducir comportamientos no deseados de los modelos.

Seguridad de APIs e Integraciones: Evaluar las integraciones entre modelos de IA, aplicaciones empresariales, APIs, microservicios y plataformas externas, asegurando mecanismos apropiados de autenticación, autorización, cifrado y protección de datos.

AI Supply Chain Security: Evaluar riesgos asociados a modelos de terceros, frameworks, librerías, datasets, APIs, repositorios, plugins y proveedores utilizados dentro del ecosistema de Inteligencia Artificial.

Secure AI Development Lifecycle: Incorporar controles específicos de seguridad de IA dentro de prácticas de Secure SDLC y DevSecOps, participando en revisiones técnicas durante las fases de diseño, desarrollo, pruebas y despliegue.

Cloud AI Security: Evaluar configuraciones y controles de seguridad en servicios de Inteligencia Artificial desplegados sobre Microsoft Azure, AWS o Google Cloud, asegurando una adecuada gestión de identidades, permisos, secretos, redes y datos.

Monitoreo y Detección: Definir mecanismos de logging, trazabilidad, monitoreo y detección de comportamientos anómalos en modelos, agentes y aplicaciones de IA.

Gestión de Vulnerabilidades: Identificar, documentar y priorizar vulnerabilidades relacionadas con soluciones de Inteligencia Artificial, estableciendo recomendaciones técnicas y planes de remediación.

Gestión de Riesgos de IA: Participar en la definición de políticas, estándares y controles de seguridad asociados al uso de Inteligencia Artificial dentro de la organización.

Respuesta a Incidentes: Apoyar el análisis y respuesta ante incidentes relacionados con soluciones de IA, identificando causas, impacto, vectores de ataque y acciones correctivas.

Requisitos

• Experiencia profesional en Ciberseguridad, Application Security, DevSecOps, Cloud Security, Ethical Hacking o áreas relacionadas.

• Experiencia evaluando seguridad de aplicaciones, APIs, microservicios y arquitecturas modernas.

• Conocimiento de Inteligencia Artificial, Machine Learning, IA Generativa y Large Language Models (LLMs).

• Conocimiento de riesgos y vulnerabilidades específicos de aplicaciones de Inteligencia Artificial y LLMs.

• Experiencia realizando Threat Modeling, análisis de vulnerabilidades y evaluaciones de riesgo.

• Conocimientos de OWASP Top 10 y marcos de seguridad asociados a aplicaciones de IA Generativa.

• Experiencia o conocimientos en AI Red Teaming, Adversarial Testing o Ethical Hacking.

• Conocimiento de mecanismos de autenticación y autorización como OAuth 2.0, OpenID Connect, RBAC e IAM.

• Experiencia con seguridad de APIs REST y servicios web.

• Conocimientos de protección de datos, cifrado, gestión de secretos y controles de acceso.

• Experiencia trabajando con al menos una plataforma Cloud: Microsoft Azure, AWS o Google Cloud Platform.

• Experiencia con prácticas de DevSecOps, CI/CD y Secure Software Development Lifecycle.

• Conocimientos de lenguajes de scripting o programación, preferiblemente Python.

• Familiaridad con arquitecturas RAG, bases de datos vectoriales, embeddings y agentes de IA.

• Conocimiento de plataformas y servicios de IA como Azure OpenAI, Microsoft Copilot, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Gemini u OpenAI APIs.

• Familiaridad con frameworks como LangChain, Semantic Kernel, LlamaIndex o equivalentes.

• Conocimiento de estándares y frameworks como NIST AI Risk Management Framework, OWASP GenAI Security Project y MITRE ATLAS.

Habilidades Profesionales

• Capacidad para identificar riesgos de seguridad específicos de soluciones basadas en Inteligencia Artificial.

• Pensamiento analítico y capacidad para anticipar posibles vectores de ataque.

• Criterio técnico para evaluar controles y determinar el nivel de riesgo asociado a vulnerabilidades detectadas.

• Capacidad para comprender arquitecturas complejas que integren aplicaciones, modelos, datos, APIs y servicios Cloud.

• Capacidad para diseñar controles que equilibren seguridad, funcionalidad y experiencia de usuario.

• Habilidad para documentar vulnerabilidades, riesgos, recomendaciones y planes de remediación.

• Capacidad para comunicar riesgos técnicos a audiencias técnicas y no técnicas.

• Autonomía para investigar nuevas amenazas y técnicas de ataque relacionadas con Inteligencia Artificial.

• Colaboración efectiva con equipos de Ciberseguridad, Desarrollo, Arquitectura, DevSecOps, Cloud, Data e IA.

• Interés permanente por la investigación de nuevas vulnerabilidades, tecnologías y tendencias relacionadas con AI Security.

Soft Skills

• Pensamiento crítico y resolución de problemas.

• Alta capacidad analítica.

• Comunicación efectiva.

• Atención al detalle.

• Proactividad y autonomía.

• Capacidad de investigación y aprendizaje continuo.

• Trabajo colaborativo con equipos multidisciplinarios.

• Capacidad para explicar riesgos técnicos de forma clara y estructurada.

• Orientación hacia la prevención y gestión de riesgos.

• Adaptabilidad frente a tecnologías y amenazas emergentes.