¿Qué querés saber primero sobre la posición «Principal AI Security Engineer – Agentic AI Platforms»?
- ¿Qué hace la compañía?
- ¿Qué necesitás para ser parte del equipo?
- ¿Qué vas a hacer?
- ¿Cuál es el desafío de la posición?
- ¿Cuándo y dónde trabajarás?
- ¿Qué ofrecen?
- ¿De qué fases consta el proceso de selección?
- Más sobre Aliantec
¿Qué hace la compañía?
Compañía nativa digital con presencia global de gran escala de ingeniería, diseño e innovación, con sedes ubicadas en diferentes países de América, Asia y Europa. Cuenta con presencia en 18 países y con un equipo de más de 20 mil profesionales que forman parte de nuevos desafíos y proyectos de vanguardia.
¿Qué necesitás para ser parte del equipo?
A nivel personal:
- Contar con pensamiento estratégico y capacidad para evaluar riesgos complejos.
- Tener autonomía, liderazgo técnico y capacidad de toma de decisiones.
- Poseer excelentes habilidades de comunicación para interactuar con equipos técnicos, clientes, CISOs, auditores y organismos reguladores.
- Contar con criterio para priorizar controles según el nivel de riesgo y la etapa de evolución de la plataforma.
- Tener una mirada de seguridad orientada a habilitar soluciones tecnológicas de manera controlada.
- Contar con inglés avanzado para trabajar con equipos y clientes internacionales.
A nivel técnico:
- Contar con más de diez años de experiencia en Security Engineering, Platform Security u Offensive Security.
- Tener experiencia práctica administrando seguridad en ambientes productivos.
- Contar con conocimientos avanzados de Cloud-Native Security, Kubernetes, contenedores e infraestructura.
- Tener experiencia con admission control, Network Policies, aislamiento de workloads y runtime security.
- Contar con experiencia práctica protegiendo sistemas de Inteligencia Artificial, Machine Learning, LLMs o agentes autónomos.
- Comprender amenazas como prompt injection, jailbreaks, instruction hijacking, excessive agency, tool abuse, memory poisoning y exfiltración mediante RAG.
- Contar con experiencia en threat modeling aplicado a sistemas reales.
- Tener conocimientos de workload identity, PKI, gestión de certificados, secretos y modelos Zero Trust.
- Contar con experiencia en seguridad de la cadena de suministro de software, firma de artefactos, SBOM, procedencia y gestión de vulnerabilidades.
- Tener experiencia implementando controles dentro de pipelines de entrega.
- Inglés avanzado | Excluyente.
- Contar con experiencia en contextos regulados, de cumplimiento o auditoría.
Será valorado contar con:
- Experiencia con OPA, Kyverno u otras herramientas de policy-as-code.
- Conocimientos de SPIFFE/SPIRE, Vault u OpenBao.
- Experiencia desarrollando o liderando ejercicios de AI Red Teaming.
- Conocimientos de seguridad en protocolos MCP y A2A.
- Experiencia con Sigstore, Cosign, Notation y controles alineados con SLSA.
- Conocimiento de OWASP Top 10 for LLM Applications, MITRE ATLAS y NIST AI RMF.
- Experiencia con NeMo Guardrails, LLM Guard, LlamaFirewall, Guardrails AI o herramientas equivalentes.
- Conocimientos de confidential computing y hardware attestation.
- Certificaciones como CISSP, OSCP, GIAC o especializaciones en Cloud Security.
- Formación universitaria en Sistemas, Seguridad o carreras afines.
¿Qué vas a hacer?
- Liderar la postura de seguridad de una plataforma de Inteligencia Artificial agéntica.
- Diseñar y mantener actualizado el threat model de la plataforma.
- Definir controles para infraestructura, Kubernetes, identidades, secretos, ejecución segura, datos, pipelines y telemetría.
- Establecer configuraciones seguras por defecto para agentes, Helm Charts, sandboxes y políticas de red.
- Definir controles frente a prompt injection, jailbreaks, tool abuse, escalamiento de autoridad y exfiltración de datos.
- Diseñar modelos de autoridad y delegación para agentes.
- Definir estándares de sandboxing para la ejecución de código generado por IA.
- Proteger modelos, embeddings, bases vectoriales y fuentes de conocimiento.
- Asegurar integraciones entre agentes y conexiones con herramientas mediante MCP y A2A.
- Liderar pruebas adversariales y ejercicios de AI Red Teaming.
- Implementar policy-as-code, firma de artefactos y controles de supply-chain security.
- Definir requerimientos de detección, telemetría y respuesta ante incidentes.
- Generar evidencia técnica para auditorías, clientes y organismos reguladores.
- Representar técnicamente a la organización frente a clientes y referentes externos.
¿Cuál es el desafío de la posición?
Como Principal AI Security Engineer, tendrás el desafío de proteger una plataforma de agentes de IA capaz de generar código, utilizar herramientas, invocar APIs y actuar de manera autónoma en entornos corporativos regulados.
La posición combina Cloud-Native Security, Kubernetes, Offensive Security, supply-chain security y amenazas específicas de LLMs y agentes. Serás una autoridad técnica en seguridad y acompañarás la evolución de la plataforma desde su diseño hasta su operación productiva.
¿Cuándo y dónde trabajarás?
Trabajarás bajo un esquema híbrido, con asistencia presencial dos veces por semana a las oficinas de nuestro cliente, que cuenta con sedes en diferentes puntos del país.
¿Qué ofrecen?
- Sueldo split: gran porcentaje de la remuneración en dólares.
- Contrato directo con la Empresa.
- Prepaga de primer nivel para vos y tu grupo familiar.
- Plataforma de cursos gratuitos.
- Licencia de paternidad/maternidad extendida.
- Descuentos en entidades educativas privadas.
- Tarjeta de descuentos: ropa, comida, viajes, etc.
- Inglés in Company.
- Plan de carrera interno en diferentes ramas IT.
- Proyectos multidisciplinarios.
¿De qué fases consta el proceso de selección?
El proceso de selección se desarrolla en varias etapas. En primer lugar, tendrás una entrevista con nuestra Recruiter, Melina Rubio, donde conversaremos sobre tu experiencia laboral y tus intereses.
Luego, con la empresa empleadora tendrás otras instancias. La primera una entrevista con el HR de la compañía para conocer más sobre el desafío y screening en inglés, la segunda una evaluación técnica para conocer con profundidad tus conocimientos, y por último, instancias con el cliente orientadas a conocer al equipo y el proyecto en mayor detalle.
