DevSecOps Team Lead - Presencial León, Gto.

¡Desarrolla tu talento en un entorno colaborativo, humano y lleno de oportunidades!

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.

• Contenedores/orquestación on-premise.

• 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).

Requisitos indispensables (must-have)

• 4 años o más en DevSecOps

• Azure DevOps a nivel avanzado (pipelines, runners auto-hospedados).

• Herramientas de seguridad en pipeline: SonarQube y Fortify (o equivalentes SAST/DAST/SCA/secretos).

• Python sólido + Bash y/o PowerShell.

• Linux sólido.

• Contenedores y orquestación on-premise

• Git avanzado

• 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.

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

• Criterio de riesgo : capacidad para distinguir dónde la autonomía es aceptable y dónde exige control determinista o decisión humana.

• Experiencia liderando o mentoreando equipos técnicos (formal o informal).

Deseables (nice-to-have)

• 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.

#bajio JT:STD