Paradigma Digital

Security Engineer

• Diseñar y validar arquitecturas de seguridad para APIs y microservicios
• Analizar las capacidades de seguridad de Envoy Proxy, Spring Cloud Gateway y tecnologías equivalentes
• Definir el modelo de responsabilidades entre API Gateways centralizados y gateways ligeros
• Diseñar políticas de autenticación y autorización granular con OAuth2, OpenID Connect, JWT, RBAC y ABAC
• Trabajar en estrategias de Zero Trust y microsegmentación para arquitecturas distribuidas
• Analizar la integración con Istio y Service Mesh
• Definir requisitos de seguridad para APIs internas y comunicaciones entre servicios
• Participar en la definición de estándares y gobierno de APIs basados en OpenAPI
• Elaborar documentación de arquitectura, recomendaciones y criterios de adopción
• Colaborar con equipos de arquitectura, infraestructura, desarrollo, seguridad e identidad para definir la solución y su hoja de ruta

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Senior Security Architect – API Security Specialist

• Analizar riesgos y proponer soluciones de seguridad
• Tomar decisiones técnicas y defenderlas con criterio
• Diseñar arquitecturas seguras y viables desde el punto de vista de seguridad, desarrollo y operación
• Trabajar con equipos multidisciplinares
• Acompañar la implantación de las soluciones
• Mantener una visión actualizada sobre nuevas amenazas, tecnologías y buenas prácticas de seguridad

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Security Architect

Cloud Engineer

• Dimensionar y ampliar la arquitectura de sistemas de entornos corporativos donde se ejecutan aplicaciones
• Diseñar arquitecturas técnicas de sistemas complejos con alta disponibilidad
• Diseñar la capa de canal en Google Cloud
• Diseñar arquitecturas técnicas complejas de sistemas en la nube
• Definir estrategias de migración de sistemas legacy hacia la nube
• Diseñar landing zones, redes, GKE y VPC
• Diseñar soluciones de recuperación ante desastres
• Gestionar la plataforma en la nube
• Gestionar la gobernanza en la nube
• Monitorizar servicios y costes

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Cloud Architect

Data Engineer

• Diseñar e implementar infraestructura como código utilizando Terraform y AWS CDK
• Configurar y mantener pipelines de integración y despliegue continuo con Jenkins, AWS Code Pipelines, AWS CodeBuild y Azure Artifacts
• Desplegar y administrar infraestructuras de datos en AWS, Azure y GCP
• Implementar políticas y procedimientos para asegurar la integridad y seguridad de los datos
• Transformar y cargar datos mediante procesos ETL
• Gestionar el ciclo de vida de los datos desde su creación hasta su archivado o eliminación
• Trabajar con servicios de inteligencia artificial en la nube
• Optimizar bases de datos para mejorar su rendimiento y escalabilidad
• Facilitar la integración de datos provenientes de distintas fuentes
• Supervisar y ajustar pipelines y flujos de datos para mantener su rendimiento y confiabilidad

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DevOps, Data Platform Engineer

Artificial Intelligence

• Diseñar y operar mecanismos de evaluación, observabilidad y gobierno de sistemas de IA
• Aportar evidencias objetivas de cumplimiento de requisitos funcionales, técnicos y de negocio
• Trabajar durante todo el ciclo de vida de las soluciones, desde el diseño hasta producción
• Colaborar con equipos de Software Builders, Agentic Platform Engineers y AI Architects
• Instrumentar aplicaciones de IA utilizando Langfuse u otras herramientas equivalentes
• Capturar y analizar trazas completas de prompts, respuestas, llamadas a herramientas, pasos intermedios, latencia, tokens y costes
• Investigar comportamientos y detectar degradaciones o anomalías en producción
• Construir dashboards y alertas con Grafana
• Trabajar con estándares como OpenTelemetry aplicados a sistemas de IA
• Diseñar y ejecutar evaluaciones con Ragas y DeepEval
• Evaluar faithfulness, relevancia, precisión, exhaustividad del contexto, alucinaciones y uso correcto de herramientas
• Diseñar benchmarks y datasets de referencia para comparar versiones de forma reproducible
• Aplicar Human-in-the-Loop y LLM-as-a-Judge
• Evaluar robustez y seguridad frente a sesgos, prompt injection y jailbreaks
• Definir métricas objetivas y criterios de aceptación por caso de uso
• Integrar evaluaciones de IA en pipelines CI/CD
• Construir quality gates para bloquear cambios que no cumplan umbrales de calidad
• Automatizar la evaluación de cambios en modelos, prompts, configuraciones y agentes
• Desarrollar herramientas y evaluaciones en Python
• Construir y mantener un motor de evaluación basado en datasets versionados
• Detectar regresiones y comparar reproduciblemente el comportamiento entre versiones
• Garantizar la trazabilidad de respuestas, incluyendo contexto, modelo, versión del prompt y pasos intermedios
• Definir y analizar KPIs de calidad e identificar mejoras
• Comunicar el estado de calidad a perfiles técnicos y de negocio

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Senior AI Trust Engineer

Full-stack Engineer

• Definir, liderar y garantizar la estrategia y visión técnica del proyecto
• Actuar como referente técnico
• Asegurar que la arquitectura definida es la correcta
• Gestionar la implantación de proyectos de datos y cloud
• Planificar correctamente los proyectos, evaluando y adaptando tecnologías de forma eficiente y rentable
• Desarrollar la estrategia tecnológica alineada con los objetivos de negocio
• Trabajar con equipos multidisciplinares para integrar las soluciones
• Desarrollar soluciones técnicamente complejas en la nube utilizando AWS, Azure y GCP

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Data Tech Lead

Events

• Definir el ciclo de vida completo de APIs REST y eventos en toda la organización
• Establecer estándares de versionado, catalogación, observabilidad y deprecación
• Crear linters a medida y reglas de validación en pipelines CI/CD
• Desarrollar modelos de scoring para contratos OpenAPI y AsyncAPI
• Establecer estándares de autenticación y autorización con OAuth2, mTLS, JWT, IAM y ACLs
• Facilitar sesiones de Event Storming
• Guiar a los equipos de desarrollo en patrones EDA, incluyendo SAGA, orquestación y coreografía
• Actuar como puente entre Negocio y Tecnología
• Liderar la definición, calidad y evolución del ecosistema de APIs REST y arquitecturas Event-Driven

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API & Event Governance Specialist / API Architect

Platform Engineer

• Implementar componentes y configuraciones del LLM Gateway conforme a la arquitectura, estándares y controles corporativos
• Diseñar integraciones y patrones de consumo
• Integrar el LLM Gateway con mecanismos corporativos existentes
• Configurar el Gateway para la conectividad con proveedores
• Integrar agentes y servicios consumidores con el endpoint corporativo
• Facilitar patrones reutilizables
• Automatizar despliegues, configuración y pruebas mediante IaC
• Contribuir a implantar una plataforma corporativa de LLM Gateway y definir estándares corporativos
• Trabajar sobre la arquitectura existente para facilitar el acceso corporativo a modelos de IA generativa mediante un Gateway

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Senior AI Platform Engineer – LLM Gateway

AI Engineer

• Actuar como referente técnico en la creación de soluciones de IA Generativa
• Diseñar y desarrollar soluciones basadas en LLMs y modelos fundacionales
• Implementar pipelines avanzados de RAG, arquitecturas GraphRAG y sistemas de recuperación híbrida
• Construir agentes autónomos y soluciones basadas en arquitecturas multiagente
• Orquestar flujos complejos mediante LangChain y LangGraph
• Gestionar el contexto, el estado y la memoria de agentes
• Integrar soluciones de IA con APIs, servicios y fuentes de datos corporativas mediante Tool Calling
• Diseñar, desplegar y mantener servidores basados en Model Context Protocol (MCP)
• Procesar, transformar e ingerir datos no estructurados de fuentes documentales
• Implementar validaciones, controles y guardrails para reducir alucinaciones y proteger datos sensibles
• Diseñar mecanismos de evaluación, observabilidad y trazabilidad de modelos y aplicaciones LLM
• Empaquetar, desplegar y poner en producción soluciones de IA Generativa aplicando buenas prácticas de LLMOps
• Desarrollar pruebas unitarias y de integración
• Participar en procesos de integración y despliegue continuo

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DevOps Engineer

• Formar parte del equipo de Ciberseguridad de Paradigma.
• Participar en proyectos tecnológicos de alto impacto para clientes.
• Diseñar e implantar soluciones de ciberseguridad end-to-end.
• Proteger aplicaciones y APIs mediante pentesting, revisión de código y SSDLC.
• Gestionar identidades y accesos con Keycloak, OAuth 2.0, OpenID Connect y SAML.
• Gestionar secretos con HashiCorp Vault.
• Implementar seguridad avanzada en Kubernetes / OpenShift.
• Asegurar la software supply chain mediante SBOM, SLSA, Cosign, admission control y firma de artefactos.
• Integrar seguridad en pipelines CI/CD y prácticas DevSecOps.
• Realizar hardening, gestión de vulnerabilidades, auditorías y respuesta ante incidentes.
• Automatizar tareas mediante Python, Bash o Go.
• Diseñar e implantar controles de seguridad para soluciones AI-First.
• Abordar amenazas de prompt injection, jailbreaks, RAG, data poisoning, model extraction, fuga de información sensible y abuso de herramientas y agentes.
• Incorporar autenticación, autorización, aislamiento, observabilidad y principios de Responsible AI en aplicaciones basadas en IA.

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AI Security – DevSecOps

• Diseñar flujos de planificación y ejecución
• Crear agentes y definir la comunicación entre ellos
• Llevar soluciones de IA generativa a entornos de producción
• Diseñar, escalar y desplegar sistemas basados en arquitecturas de agentes y RAG's
• Modelar y orquestar agentes
• Integrar sistemas basados en agentes en plataformas y flujos reales

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