AI Assurance and Trustworthiness Expert

En Indra Group, protegemos lo que más importa. Somos una de las principales compañías globales de tecnología y consultoría, con presencia en más de 140 países y más de 50.000 profesionales. Lideramos el desarrollo de soluciones tecnológicas punteras que refuerzan la seguridad nacional e internacional, impulsando sectores críticos como Defensa, Tráfico Aéreo, Espacio y Ciberseguridad.

 

💻 ¡Únete a nuestro equipo de proyectos ATM!

Formarás parte del área de Air Traffic Management (ATM) de Indra, referencia mundial en el desarrollo de sistemas críticos para la gestión del tráfico aéreo, participando en proyectos innovadores donde la inteligencia artificial tiene un impacto directo en la seguridad, eficiencia y sostenibilidad del transporte aéreo.

• Definir y aplicar procesos de AI Assurance y Trustworthy AI en sistemas de IA utilizados en proyectos ATM.
• Analizar y evaluar modelos de Machine Learning, Deep Learning y GenAI, asegurando su fiabilidad, robustez y seguridad.
• Ejecutar actividades de validación y verificación de modelos y datasets, incluyendo pruebas de estrés, análisis de generalización y edge cases.
• Implementar y generar evidencias de explicabilidad e interpretabilidad (XAI) para modelos de IA.
• Definir controles, métricas y mecanismos de supervisión humana (human-in-the-loop) y gestión del riesgo de IA.
• Elaborar y mantener documentación técnica de assurance: Model Cards, Datasheets, trazabilidad de requisitos y evidencias de test.
• Analizar pipelines completos de IA, desde el dato hasta el despliegue y monitorización en producción.
• Colaborar con equipos multidisciplinares (ingeniería, ciberseguridad, negocio y compliance) en entornos altamente tecnológicos.

Formación Académica

Titulación superior en informática, telecomunicaciones, ingeniería de software, matemáticas, física u otra ingeniería relevante. Se valorará especialmente formación avanzada (máster o doctorado) en inteligencia artificial, seguridad, privacidad, ingeniería de fiabilidad, sistemas críticos, gestión del riesgo o auditoría/aseguramiento de sistemas.

Competencias técnicas esenciales

Experiencia en el aseguramiento, validación y gobernanza de sistemas de IA (ML, DL y GenAI), garantizando el cumplimiento de criterios de fiabilidad, seguridad, explicabilidad, robustez, privacidad y alineamiento con requisitos regulatorios y corporativos.

• Conocimiento profundo de los principios de IA confiable (Trustworthy AI) y su operacionalización:
  • • • Robustez y seguridad
      • Explicabilidad e interpretabilidad
      • Equidad y mitigación de sesgos
      • Transparencia
      • Responsabilidad y gobernanza
      • Seguridad frente a usos indebidos
      • Privacidad y protección de datos (minimización, anonimización/pseudonimización, evaluación de riesgos de reidentificación)
      • Supervisión humana y control (human-in-the-loop, límites operacionales, mecanismos de override, criterios de parada)
• Capacidad para definir y ejecutar procesos de gestión del riesgo de IA: identificación de peligros, análisis de impacto, clasificación de casos de uso, definición de controles, evidencias de verificación/validación, trazabilidad de requisitos y gestión de desviaciones.

• Experiencia en evaluación y validación de modelos (ML/DL/GenAI) mediante:

• • • • métricas de robustez
      • análisis de generalización
      • pruebas de estrés
      • evaluación de comportamiento en edge cases
      • validación de datasets

• Conocimiento de técnicas de explainable AI (XAI) y generación de evidencias interpretables: SHAP, LIME, Grad-CAM, feature attribution, contrafactuales y análisis de sensibilidad.
• Experiencia elaborando documentación y artefactos de assurance: Model Cards, Datasheets for Datasets, System Cards, registros de decisiones, trazabilidad de requisitos y evidencias de test.

• Capacidad para definir frameworks internos de AI assurance
• Experiencia con herramientas de evaluación, observabilidad y monitorización: Evidently, WhyLabs, Deepchecks, MLflow y herramientas de model monitoring/alerting
• Dominio de Python para análisis, evaluación y validación de modelos

• • • • Experiencia con bibliotecas de machine learning como: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow (y frameworks de evaluación/experimentos asociados)
      • Familiaridad con herramientas de: MLOps, CI/CD, pipelines de datos, reproducibilidad, versionado de modelos y datos
      • Capacidad para analizar pipelines completos de IA desde el dato hasta el despliegue

Habilidades de Comunicación

• Nivel avanzado de inglés escrito y hablado (imprescindible)
• Capacidad para comunicar resultados técnicos a audiencias diversas (negocio, ingeniería, ciberseguridad, legal/compliance), y para defender evidencias en revisiones y auditorías.

 

Experiencia valorada en entornos regulados o de sistemas críticos: aunque no es imprescindible, se valorará conocimiento en aeronáutica/ATM u otros dominios con requisitos altos de seguridad, certificación y trazabilidad.