JobCubby JobCubby
Sign up
Consultec-TI

MLSecOps / AI Security Engineer

Consultec-TI Yerevan, Erevan, Armenia

IT Services and IT Consulting · 201-500 employees

2 d ago
Remote security Mid (2-5 yrs) Full-time Armenia
Create a free account to apply — email only, no card. You can also save this posting or score it against your profile with AI.

Applying here? Try the free cover letter tool — paste this posting and your résumé, no account needed.

About the role

The role involves integrating security controls, governance, and risk management throughout the lifecycle of AI and machine learning solutions. You will collaborate with cross-functional teams to ensure models, pipelines, and infrastructure are developed and operated under robust security standards.

What they look for

MLSecOps AI Security Machine Learning Generative AI Threat Modeling DevSecOps Cloud Security Python Docker Kubernetes IAM CI/CD Vulnerability Assessment LLM Security AI Governance Red Teaming

Requirements

Candidates must have over 3 years of experience in cybersecurity, DevSecOps, or MLOps security with specific knowledge of AI/LLM vulnerabilities. A professional degree in a related technical field is required, along with proficiency in cloud environments and security automation.

Full description

Descripción del rol

Buscamos un/a MLSecOps / AI Security Engineer responsable de integrar controles de seguridad, gobernanza y gestión de riesgos en todo el ciclo de vida de soluciones de Machine Learning, Inteligencia Artificial e IA Generativa.

El rol trabajará de manera transversal con equipos de Data Science, MLOps, DevSecOps, Cloud, Ciberseguridad y Arquitectura para asegurar que modelos, pipelines, datos y soluciones de IA sean desarrollados, desplegados y operados bajo estándares robustos de seguridad.

Responsabilidades

  • Diseñar e implementar controles de seguridad dentro de pipelines de MLOps y AI/ML.
  • Evaluar riesgos y vulnerabilidades asociados a modelos de Machine Learning, LLMs y soluciones de IA Generativa.
  • Incorporar prácticas de Security by Design dentro del ciclo de vida de modelos de IA.
  • Ejecutar evaluaciones de seguridad sobre modelos, APIs, agentes de IA, pipelines y componentes de infraestructura.
  • Identificar y mitigar riesgos como Prompt Injection, Jailbreaking, Model Poisoning, Data Poisoning, Model Extraction, Data Leakage y Adversarial Attacks.
  • Realizar Threat Modeling sobre arquitecturas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
  • Diseñar e implementar controles para arquitecturas basadas en RAG, agentes de IA, APIs, embeddings y bases de datos vectoriales.
  • Implementar controles de acceso, gestión de secretos, cifrado y protección de datos utilizados por modelos de IA.
  • Evaluar dependencias, librerías, modelos externos y componentes open source utilizados en soluciones de AI/ML.
  • Integrar herramientas de análisis de seguridad dentro de pipelines CI/CD y MLOps.
  • Implementar monitoreo de seguridad sobre modelos y soluciones de IA en producción.
  • Detectar comportamientos anómalos, abuso de modelos, accesos no autorizados y posibles ataques.
  • Participar en ejercicios de AI Red Teaming y Adversarial Testing.
  • Definir políticas y estándares de seguridad para desarrollo y adopción de Inteligencia Artificial.
  • Apoyar iniciativas de gobernanza, cumplimiento y gestión de riesgos asociados al uso de IA.

Requisitos

  • Más de 3 años de experiencia en Ciberseguridad, DevSecOps, Cloud Security, Application Security, MLOps Security o áreas relacionadas.
  • Experiencia evaluando o asegurando soluciones de Machine Learning o Inteligencia Artificial.
  • Conocimiento de vulnerabilidades y amenazas específicas de sistemas de IA y LLMs.
  • Experiencia realizando Threat Modeling y análisis de riesgos.
  • Conocimiento de CI/CD, DevSecOps y seguridad en pipelines.
  • Experiencia con Docker y Kubernetes.
  • Experiencia trabajando con ambientes Cloud: Azure, AWS o Google Cloud.
  • Conocimientos de IAM, gestión de secretos, cifrado, APIs y seguridad de microservicios.
  • Conocimiento de Python y automatización de controles de seguridad.
  • Experiencia con herramientas de análisis de vulnerabilidades, SAST, DAST, SCA y gestión de dependencias.
  • Conocimiento de arquitecturas de Machine Learning y ciclo de vida de modelos.

Conocimientos deseables

  • Experiencia con LLM Security y Generative AI Security.
  • Conocimiento de OWASP Top 10 for LLM Applications.
  • Experiencia con AI Red Teaming.
  • Conocimiento de MITRE ATLAS.
  • Experiencia con arquitecturas RAG.
  • Conocimiento de bases de datos vectoriales y embeddings.
  • Experiencia asegurando agentes de IA y arquitecturas multiagente.
  • Experiencia con Azure AI Foundry, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI o plataformas similares.
  • Conocimiento de MLflow, Kubeflow, Azure Machine Learning, SageMaker o herramientas MLOps.
  • Experiencia implementando controles de Responsible AI, AI Governance y Model Governance.
  • Conocimiento de marcos como NIST AI Risk Management Framework.

Competencias

  • Alta capacidad analítica y orientación a identificación de riesgos.
  • Mentalidad ofensiva y defensiva aplicada a seguridad.
  • Capacidad para trabajar con equipos de Ciberseguridad, Desarrollo, Data e IA.
  • Orientación a automatización y mejora continua.
  • Capacidad para traducir riesgos técnicos en controles y recomendaciones concretas.
  • Investigación constante sobre nuevas amenazas asociadas a Inteligencia Artificial.

Formación

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Informática, Ciencias de la Computación, Ciberseguridad, Ingeniería de Software o carreras relacionadas.

Certificaciones en Cloud Security, DevSecOps, Ethical Hacking, Kubernetes Security o Inteligencia Artificial serán valoradas.

Similar roles