Manuel López pérez
Technischer Leiter und KI-Ingenieur
Erfahrungen
Jan. 2024 - Bis heute
2 Jahren 1 MonateTechnischer Leiter und KI-Ingenieur
Bisite
- Entwarf und implementierte autonome Multi-Agenten-Systeme für automatisierte Incident-Response (SOAR) mit LangChain und brachte sie von experimentellen Prototypen bis zu stabilen Services.
- Standardisierte den ML-Lifecycle mit MLflow für Experiment-Tracking und Model-Registry und automatisierte Deployment-Pipelines über CI/CD.
- Entwickelte Hochdurchsatz-Datenpipelines mit Dagster, Elastic und Apache Kafka, um Telemetriedaten für Echtzeitanalysen durch KI zu erfassen, zu verarbeiten und zu normalisieren.
- Führte die Containerisierung und Orchestrierung von KI-Microservices mit Docker und Kubernetes in der Cloud durch.
- Wandte Secure-by-Design-Prinzipien auf LLM-Agenten an und führte Red-Teaming gegen Prompt-Injektionen und Datenlecks mit Python, LangChain und der OpenAI API durch.
Jan. 2022 - Dez. 2024
3 JahrenCybersecurity-Ingenieur
Air Institute
- Arbeitete an Cybersecurity- und ML-Lösungen in Produktionsqualität mit PyTorch und scikit-learn.
- Betreute cloud-native Sicherheitsplattformen auf Azure und GCP.
- Implementierte DevSecOps-Workflows, CI/CD-Pipelines und containerisierte Deployments mit MLflow.
- Integrierte Big-Data- und Streaming-Komponenten in Sicherheitsarchitekturen mit Dagster, Apache Kafka und Elastic.
- Führte Schwachstellenbewertungen, Penetrationstests und Incident-Analysen durch.
- Sorgte durch automatisierte Tests und Monitoring für Zuverlässigkeit.
Jan. 2019 - Dez. 2022
4 JahrenSpanien
KI-Sicherheitsforscher
Universidad de Salamanca
- Führte angewandte Forschung im Bereich Machine Learning für Cybersicherheit mit FastAPI, Flask und Microservices durch.
- Entwarf und evaluierte Erkennungsmodelle mit groß angelegten Sicherheitsdatensätzen.
- Erstellte Forschungsprototypen für Sicherheitsanalysen mit gRPC, Elastic (ELK) und Kafka.
Zusammenfassung
Senior KI-Sicherheitsingenieur und Technischer Leiter, spezialisiert auf Agentic AI und auf LLM basierende Systeme, gestützt auf eine solide Grundlage in der Cybersicherheit.
Entwirft sichere Autonomielösungen (secure-by-design) mit Python, LangChain und PyTorch und wendet dabei eine Security-Engineering-Perspektive an, um Robustheit, Sicherheit und Missbrauchsrisiken vor der Bereitstellung zu bewerten.
Entwickelt leistungsstarke Daten- und Inferenz-Pipelines und managt den gesamten Modell-Lifecycle mit Dagster/Airflow, Kafka, Elastic und MLflow.
Lieferung skalierbarer KI-Systeme in Produktionsqualität auf Azure und GCP, basierend auf API-gesteuerten Architekturen, DevSecOps-Workflows, CI/CD (GitHub Actions) und robusten Testverfahren (pytest Unit- und Integrationstests), um Zuverlässigkeit und Wartbarkeit im Betrieb zu gewährleisten.
Fähigkeiten
Kernkompetenzen
- Agentische Ki
- Multi-agenten-systeme
- Llm-entwicklung
- Rag-pipelines
- Ki-sicherheit
- Devsecops
Ki-stack
- Python
- Langchain
- Openai Api
- Pytorch
- Scikit-learn
- Mlflow
Daten & Backend
- Dagster
- Apache Kafka
- Elastic (Elk)
- Fastapi / Flask
- Microservices
- Grpc
Cloud
- Azure Ki-dienste
- Docker
- Kubernetes (Aks)
- Github Actions
Sprachen
Spanisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherAusbildung
Okt. 2020 - Juni 2021
Universität Salamanca
Master in Cybersicherheit · Cybersicherheit · Salamanca, Spanien
Okt. 2016 - Juni 2020
Universität Salamanca
Bachelor in Informatikingenieurwesen · Informatikingenieurwesen · Salamanca, Spanien
Zertifikate & Bescheinigungen
Google Cloud Certified Professional Data Engineer
Microsoft Azure Fundamentals
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