Responsable de AI Governance / AI Governance Lead
hace 2 días
Madrid
About the job Descubra si esta oportunidad es adecuada para usted leyendo toda la información que sigue a continuación. Misión del puesto Misión 1 - Definir el framework de gobierno para AI Agents, conectores, skills y tools Definir el marco de gobierno end-to-end para AI Agents, modelos, conectores, skills y tools, incluyendo taxonomía, criterios de clasificación, ownership, lifecycle, estándares de diseño, políticas de autorización, trazabilidad, observabilidad, evaluación, auditoría y gestión de riesgos. Dentro de esta misión, el/la responsable deberá liderar la selección de la herramienta o plataforma que soporte el gobierno operativo de estos activos, asegurando que permite inventariar, aprobar, versionar, monitorizar y auditar el uso de agentes, conectores, skills y tools en los distintos entornos y dominios del banco. Misión 2 - Implementar controles de IA Responsable en skills y hacer enforcement desde el PDLC Definir e implementar los controles relacionados con los principios de IA Responsable aplicables a skills, tools y componentes agentic, integrándolos en el PDLC como gates, evidencias, métricas y mecanismos de enforcement. El rol deberá aterrizar estos controles en prácticas operativas reutilizables por los equipos de desarrollo, así como definir y priorizar el resto del backlog de iniciativas de control necesarias para evolucionar el marco de AI Governance. Principales funciones Definir el AI Governance Framework para AI Agents, conectores, skills y tools, incluyendo políticas, estándares, guías, modelos de decisión y criterios mínimos de aprobación. Establecer la taxonomía de activos gobernados: agentes, skills, tools, conectores, modelos, prompts, datasets, memorias, APIs y capacidades externas. Definir el lifecycle completo de estos activos: ideación, diseño, validación, registro, aprobación, despliegue, monitorización, versionado, retirada y auditoría. Liderar la selección de la herramienta de gobierno que soporte inventario, workflows de aprobación, evidencias, trazabilidad, risk scoring, ownership y reporting. Diseñar e implantar controles de IA Responsable en skills y herramientas, cubriendo aspectos como supervisión humana, explicabilidad, trazabilidad, seguridad, privacidad, robustez, sesgos, uso adecuado de datos, accountability y cumplimiento normativo. Integrar controles en el PDLC, de forma que los equipos tengan gates claros, evidencias requeridas, automatizaciones cuando aplique y criterios objetivos de cumplimiento. Definir el backlog de iniciativas de control y priorizarlo en función de riesgo, impacto, madurez tecnológica, criticidad de negocio y necesidades regulatorias. Coordinarse con AI Architecture, AI Factory, Data, CISO, Compliance, Legal, Riesgos, Engineering, Platform y las unidades de negocio para asegurar un modelo de gobierno común y aplicable. Asegurar que las prácticas de IA Responsable se integran en todas las fases del desarrollo de productos de IA, en línea con el objetivo interno de trabajar con distintas áreas para integrar dichas prácticas y poder medir los principios . Definir métricas e indicadores de control: cobertura de activos inventariados, controles superados, excepciones, riesgos abiertos, tiempos de aprobación, reutilización, incidentes, drift, calidad de respuestas y uso de herramientas. Impulsar mecanismos de enforcement: plantillas, checklists, validadores automáticos, policy-as-code, integración con repositorios, pipelines, catálogos y herramientas corporativas. Promover la cultura de AI Governance e IA Responsable entre equipos de desarrollo, arquitectura, producto y negocio, contribuyendo a la concienciación entre áreas y equipos de desarrollo. Mantener alineamiento con la evolución regulatoria, estándares de industria y guías internas de BBVA en materia de IA, privacidad, seguridad, outsourcing tecnológico y gestión de terceros. Definir criterios de homologación y uso seguro de conectores y tools externas, incluyendo scope de permisos, datos accesibles, logging, revocación, segregación de funciones y controles de exfiltración. Establecer un modelo de reporting ejecutivo sobre el estado del gobierno de IA, principales riesgos, avances del backlog y nivel de cumplimiento por dominio o plataforma. Requerimientos del puesto Conocimientos técnicos y funcionales Conocimiento sólido de Inteligencia Artificial, IA Generativa, LLMs, AI Agents, RAG, tool calling, conectores, APIs, skills, prompts y arquitecturas agentic. Experiencia en gobierno tecnológico, arquitectura, risk management, control frameworks o modelos de assurance aplicados a software, datos o IA. Conocimiento del ciclo de vida de desarrollo de software y producto, especialmente integración de controles en PDLC, SDLC, CI/CD, repositorios, pipelines y modelos de release. Familiaridad con principios y marcos de IA Responsable: transparencia, explicabilidad, supervisión humana, privacidad, seguridad, fairness, accountability y robustez. Conocimiento de seguridad en APIs, gestión de identidades, permisos, secretos, segregación de entornos, logging, monitoring y auditoría. Capacidad para traducir principios y riesgos abstractos en controles operativos, medibles y automatizables. Conocimiento de herramientas de governance, risk & compliance, catálogos, workflow engines, observability, model governance o AI governance platforms. Entendimiento de la regulación aplicable a IA, datos, privacidad, servicios financieros y gestión de riesgos tecnológicos. Valorable experiencia previa en entornos bancarios, regulación financiera, auditoría tecnológica, compliance o risk control. Nivel de inglés mínimo B2. Competencias Visión estratégica y capacidad para construir marcos de gobierno escalables. Capacidad de ejecución para convertir principios en procesos, controles y herramientas. Pensamiento estructurado, orientación a riesgo y criterio para balancear control, usabilidad y velocidad de adopción. Habilidad para coordinar stakeholders técnicos, legales, regulatorios, de negocio y de seguridad. Comunicación clara para explicar decisiones de gobierno a perfiles técnicos y no técnicos. Capacidad de influencia sin dependencia jerárquica directa. Orientación a producto y a plataforma: diseño de capacidades reutilizables para múltiples equipos. Curiosidad tecnológica y actualización continua en un ámbito de rápida evolución. Rigor documental, trazabilidad y capacidad de generar evidencias auditables. Experiencia requerida Experiencia de al menos 7-10 años en tecnología, arquitectura, gobierno, riesgo tecnológico, seguridad, datos, IA o transformación digital. Experiencia demostrable definiendo frameworks, políticas, estándares o modelos operativos en organizaciones complejas. Experiencia trabajando con equipos de desarrollo e integrando controles en ciclos de vida de software o plataformas tecnológicas. Experiencia coordinando múltiples stakeholders y gestionando iniciativas transversales. Valorable experiencia específica en IA Generativa, AI Governance, Responsible AI, model risk management o sistemas agentic. Valorable experiencia en selección de herramientas corporativas, definición de RFPs, evaluación de vendors y diseño de modelos de implantación. Indicadores de éxito del rol Framework de AI Governance definido, aprobado y adoptado por los equipos relevantes. Inventario operativo de agents, conectores, skills y tools con ownership, criticidad, versión, estado y controles asociados. Herramienta de gobierno seleccionada e integrada en los procesos operativos. Controles de IA Responsable implementados en skills y embebidos en PDLC. Backlog de controles definido, priorizado y gestionado con roadmap claro. Reducción de riesgos no gestionados en el uso de agents, tools y conectores. xcskxlj Incremento de la reutilización segura de assets de IA. Mejora en trazabilidad, auditabilidad y reporting ejecutivo sobre el uso de IA. Alineamiento con áreas de Compliance, Legal, CISO, Data, AI Architecture y unidades de negocio. #J-18808-Ljbffr