“ MAKING SUCCESS STORIES HAPPEN ”

DESCRIPCIÓN DEL PUESTO

AI Security Engineer

Resumen del perfil

El/la AI Security Engineer es responsable de proteger sistemas, modelos, datos y aplicaciones de Inteligencia Artificial frente a vulnerabilidades, ataques y usos indebidos.

Este perfil combina conocimientos de ciberseguridad, seguridad de aplicaciones y cloud con riesgos específicos de la IA, como prompt injection, filtración de datos, model theft, data poisoning y ataques adversariales.

Trabaja estrechamente con equipos de seguridad, datos, ingeniería y gobernanza para identificar riesgos, implementar controles y garantizar que las soluciones de IA se desarrollen y operen de manera segura.

 

Títulos alternativos

  • ML Security Engineer
  • GenAI Security Engineer
  • AI Security Specialist
  • AI/ML Security Engineer
  • AI Trust & Safety Engineer

Calculadora Salarial

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Responsabilidades principales

Responsabilidades principales

Identificar y evaluar amenazas específicas de sistemas de IA, como prompt injection, data leakage, model theft, data poisoning y ataques adversariales.

Diseñar controles de seguridad para aplicaciones basadas en LLMs, APIs, pipelines de datos y sistemas de model serving.

Realizar threat modeling, pruebas de vulnerabilidad y AI red teaming para detectar riesgos antes de su explotación.

Implementar mecanismos de monitoreo y participar en la respuesta ante incidentes relacionados con sistemas de IA.

Colaborar con equipos de seguridad, ingeniería, datos y gobernanza para establecer políticas, controles y guardrails.

Incorporar prácticas de seguridad durante todo el ciclo de vida de desarrollo y despliegue de soluciones de IA.

Competencias

 

  • Conocimientos sólidos de seguridad de aplicaciones, cloud security, IAM, cifrado y Secure Software Development Lifecycle (SSDLC).
  • Comprensión de riesgos asociados a LLMs, seguridad de modelos, privacidad de datos y AI red teaming.
  • Experiencia en threat modeling, vulnerability assessment, penetration testing o Security Operations.
  • Conocimiento de técnicas para proteger APIs, pipelines de datos, modelos de Machine Learning e infraestructura cloud.
  • Familiaridad con estándares, frameworks y buenas prácticas de ciberseguridad y seguridad de IA.
Formación académica y capacitación

Formación académica y capacitación

  • Licenciatura o Ingeniería en Ciberseguridad, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Sistemas o áreas afines.
  • Formación complementaria en seguridad cloud, seguridad de aplicaciones, Machine Learning o Inteligencia Artificial (deseable).
  • Certificaciones profesionales en ciberseguridad, cloud security o ethical hacking (deseables).
  • Experiencia en proyectos de ciberseguridad, AI Security, penetration testing o seguridad de sistemas de Machine Learning (deseable).
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