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Propósito del puesto

Liderar la práctica de DevSecOps: asegurar que la seguridad esté integrada de extremo a extremo en el ciclo de CI/CD sobre infraestructura 100% on-premise, y construir desde cero la capa de agentes de IA que potencie el flujo — tanto agentes autónomos como flujos deterministas.

Responsabilidades y funciones:
Diseñar, operar y endurecer pipelines de CI/CD en Azure DevOps
Integrar y administrar controles de seguridad en el pipeline: (SonarQube, Fortify u equivalentes), con enfoque shift-left.
Gestión del ciclo de vulnerabilidades: detección, priorización, remediación y evidencia/trazabilidad para auditoría y cumplimiento.
Definir estándares, quality/security gates y buenas prácticas; documentación para efectos regulatorios.
Desarrollar técnicamente al equipo; mentoría, revisión y elevación de estándares.
Mantener contribución hands-on directa al pipeline y a los agentes (no es un rol puramente administrativo).
Interlocución con áreas técnicas y no técnicas (Dirección, Seguridad, Cumplimiento, equipos de desarrollo).
Construir desde cero agentes de IA para funciones de DevSecOps, tanto autónomos como de flujo determinista.




Todo sobre infraestructura on-premise (restricción dura por PII y cumplimiento).

En entrevista debe demostrar un agente construido de punta a punta, no describir el uso de un chatbot.

Requisitos indispensables (must-have)
4 años o más en DevSecOps
Herramientas de seguridad en pipeline: SonarQube y Fortify (o equivalentes SAST/DAST/SCA/secretos).
Python sólido + Bash y/o PowerShell.
Contenedores y orquestación on-premise
Experiencia demostrable — no declarativa — con LLMs / agentes de IA: haber construido al menos POCs o pilotos con frameworks de orquestación (LangChain, LlamaIndex, LangGraph, CrewAI, AutoGen o similares), consumo de APIs de modelos y nociones de RAG.
Criterio de riesgo: capacidad para distinguir dónde la autonomía es aceptable y dónde exige control determinista o decisión humana.
Experiencia en sector financiero / regulado; nociones de CNBV.
Modelos open-weight on-premise (Llama, Mistral, Qwen u otros): inferencia local, GPUs, cuantización.
LLMOps / MLOps, bases de datos vectoriales.
Experiencia con entornos segmentados / air-gapped y runners auto-hospedados.
J-18808-Ljbffr

📌 Devsecops Team Lead León
🏢 BANCO DEL BAJIO
📍 León