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El desafío es doble: proteger los datos frente a los nuevos riesgos que introduce la adopción de inteligencia artificial y aprovechar el potencial de la propia IA para transformar la manera en que construimos soluciones de seguridad.

Desafíos

- Diseñar e implementar controles preventivos y basados en contexto para proteger información personal, confidencial y crítica en endpoints, navegadores, cloud, SaaS y entornos distribuidos, integrando clasificación de información, identidades, accesos y señales de riesgo.
- Desarrollar soluciones de seguridad potenciadas por IA generativa, modelos de lenguaje, agentes, RAG y automatización para mejorar la detección, clasificación y prevención de fugas, reducir falsos positivos y acelerar la remediación.
- Proteger la adopción de IA generativa con controles y guardrails que eviten la exposición de datos sensibles en prompts, respuestas, conversaciones, herramientas conectadas, agentes y flujos entre sistemas.
- Liderar decisiones de arquitectura e ingeniería de punta a punta, desde el diseño y la experimentación hasta la implementación, integración y observabilidad; orientar revisiones de código, pruebas de concepto y crecimiento técnico del equipo.





Experiencia y conocimientos:
- Aprender con agilidad en base a desafíos, potenciándote con tecnología y GenAI.
- Apasionarse por salir de la zona de confort, dar el máximo, superar los propios límites y emprender en un ambiente sano, alegre y divertido.
- Dominar ingeniería de seguridad, seguridad de aplicaciones y prevención de pérdida de datos; diseñar controles escalables y comprender riesgos de IA como la inyección de instrucciones, la exposición y exfiltración de información, la contaminación de datos y el uso indebido de herramientas.
- Acreditar liderazgo técnico de equipos y toma de decisiones de arquitectura; desarrollar software y automatizaciones con Python, Go u otros lenguajes, APIs, arquitecturas orientadas a eventos, cloud, microservicios, gestión de identidades y controles de acceso en AWS o GCP.
- Diseñar soluciones con IA generativa, LLM, agentes y RAG; integrar herramientas de forma segura con MCP y frameworks como LangGraph, LangChain o CrewAI; aplicar herramientas de desarrollo asistido por IA como Claude Code, GitHub Copilot, Codex o Cursor, además de OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Agentic AI, NIST AI RMF, LLMOps y evaluación de agentes.

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Híbrido

📌 Technical Leader - Data Security & AI Engineering (Buenos Aires)
🏢 Mercado Libre
📍 Buenos Aires