Descripción del Puesto

Buscamos un/a profesional que combine habilidades de pentesting con conocimientos en inteligencia artificial y machine learning para enriquecer nuestras prácticas de seguridad en aplicaciones móviles.

Responsabilidades

• Realizar pruebas de intrusión y auditorías en aplicaciones móviles nativas, híbridas y backend.
• Diseñar y ejecutar casos de prueba específicos para entornos móviles, incluyendo técnicas de fuzzing.
• Generar y mantener datasets etiquetados para el entrenamiento de modelos de clasificación de vulnerabilidades.
• Colaborar con científicos de datos para establecer métricas y mejorar procesos de detección.
• Implementar herramientas que integren detección automatizada en el flujo de desarrollo de software.
• Crear playbooks con recomendaciones técnicas para la remediación de riesgos identificados.
• Capacitar a equipos de desarrollo sobre prácticas seguras y detección de amenazas.
• Mantenerse actualizado/a sobre las últimas amenazas y vulnerabilidades en el ámbito móvil.

Requisitos Indispensables

• Experiencia en pentesting de aplicaciones móviles (mínimo 2 años).
• Conocimientos de ingeniería inversa móvil y explotación de vulnerabilidades.
• Dominio de herramientas de testing móvil.
• Experiencia en la preparación y etiquetado de datasets para machine learning.
• Scripting en Python y Bash, además de manejo de Git.
• Conocimientos de buenas prácticas de seguridad.
• Inglés técnico suficiente para manejar documentación especializada.

Se Valora (Deseable)

• Experiencia en entrenamiento de modelos de machine learning para seguridad.
• Conocimientos de NLP para análisis de textos relacionados con seguridad.
• Experiencia con MLOps y herramientas de despliegue de modelos.
• Certificaciones en seguridad móvil.
• Contribuciones a herramientas de seguridad de código abierto.

Habilidades Blandas

• Capacidad para comunicar hallazgos técnicos con claridad a personas no técnicas.
• Trabajo en equipo y enfoque en la mejora continua.
• Proactividad en la documentación y compartición de conocimientos.