Gerente de Seguridad de IA

• Grado o Máster en Ciberseguridad, Informática, Seguridad de la Información, Ciencia de Datos o una
  disciplina relacionada
  Se valoran certificaciones avanzadas en seguridad o gestión de riesgos (por ejemplo, CISSP, CISM, CRISC)
  Se desea encarecidamente experiencia adicional en IA/ML (formación académica o certificaciones)
• Más de 7-10 años de experiencia en ciberseguridad, seguridad de la información o gestión de riesgos tecnológicos.
  Experiencia demostrada en roles de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) y/o arquitectura de seguridad
  Experiencia práctica con sistemas de AI/ML, plataformas de datos o entornos de analítica avanzada
  Experiencia implementando o alineándose con marcos de seguridad (p. ej., NIST, ISO 27001).
  Participación demostrada en respuesta a incidentes, modelado de amenazas o planificación de la resiliencia.
  Experiencia trabajando de forma transversal con equipos de tecnología, ingeniería, ciencia de datos y legal/cumplimiento
• Inglés fluido, escrito y hablado
• Sólida comprensión de los conceptos de IA/ML, incluyendo el ciclo de vida completo del modelo y las prácticas de MLOps, junto con
  conocimiento de las amenazas específicas de la IA, como ataques adversariales, inyección de prompts y fuga de modelos. Familiaridad con
  la seguridad en la nube, las APIs y la protección de datos en entornos distribuidos
  • Capacidad para diseñar e implementar marcos de control basados en el riesgo para tecnologías emergentes, con experiencia
  en la realización de evaluaciones de riesgos y en la traducción de riesgos técnicos a un claro impacto de negocio, así como un sólido conocimiento del
  panorama regulatorio que afecta a la IA y al uso de datos
  • Capacidad para integrar sistemas de IA en los marcos de resiliencia empresarial y de respuesta a incidentes, incluyendo la definición de
  mecanismos de monitorización, alertas y respuesta para entornos complejos
  • Sólida gestión de stakeholders entre equipos técnicos y no técnicos, con la capacidad de cuestionar
  de forma constructiva y hacer cumplir los estándares cuando sea necesario, combinada con habilidades de comunicación claras para articular riesgos,
  compromisos y eficacia de los controles

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Próximos pasos:

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¿Cuál será tu historia?

Departamento: Information Security & Risk Management

Puesto: AI Security Manager

Ubicación: Madrid, España
Tipo de contrato: Local, Indefinido

El AI Security Manager es responsable de garantizar que todos los sistemas de IA sean seguros, resilientes y cumplan con los estándares regulatorios y de riesgo internos. El rol establece y aplica controles a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA para prevenir el uso indebido, proteger la integridad de los datos y de los modelos, y gestionar los riesgos emergentes específicos de la IA.
Actuando como puente entre los equipos de seguridad, riesgo, e IA & Innovación, el AI Security Manager garantiza que las capacidades de IA se desplieguen de forma segura, se monitoricen eficazmente y se gobiernen de acuerdo con el apetito de riesgo de la empresa. Esto incluye integrar la seguridad en el diseño, mantener la supervisión de las amenazas relacionadas con la IA y asegurar la capacidad de respuesta ante incidentes que afecten a los sistemas de IA o a sus resultados.

1. Gobernanza, Riesgo y Cumplimiento (GRC)
   • Definir políticas de seguridad de IA alineadas con estándares como el NIST AI Risk Management Framework y las directrices ISO
   • Realizar evaluaciones de riesgo de IA, incluyendo consideraciones éticas, legales y de privacidad
   • Garantizar el cumplimiento de las regulaciones en evolución (p. ej., la Ley de IA de la UE, leyes de protección de datos)
   • Mantener pistas de auditoría y documentación para las decisiones y controles de los sistemas de IA
2. Arquitectura y Controles de Seguridad de IA
   • Definir e implementar controles de seguridad a lo largo del ciclo de vida de la IA/ML (ingesta de datos, entrenamiento de modelos, despliegue e inferencia).
   • Colaborar con los ingenieros de IA e Innovación para incorporar principios de diseño seguro (por ejemplo, endurecimiento de modelos, APIs seguras, control de
   accesos)
   • Evaluar y mitigar riesgos como la inversión de modelos, el envenenamiento de datos y los ataques adversariales.
   • Establecer prácticas seguras de IA/ MLOps, incluyendo versionado de modelos, validación de integridad y seguridad de los pipelines
3. Gestión de Amenazas y Vulnerabilidades para Sistemas de IA
   • Desarrollar modelos de amenazas específicos para sistemas de IA, incluyendo LLMs, motores de recomendación y modelos predictivos.
   • Evaluar continuamente las vulnerabilidades en modelos, conjuntos de datos y dependencias.
   • Liderar ejercicios de red-teaming centrados en IA adversaria y escenarios de abuso (inyección de prompts, extracción de modelos).
   • Monitorizar las amenazas emergentes específicas de la IA e incorporarlas a la postura de seguridad