Cargando proyectos…
Cargando proyectos…
Este proyecto busca un profesional especializado en seguridad de datos para contribuir al entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial en prevención de pérdida de información (DLP). El rol implica analizar escenarios realistas de seguridad en entornos cloud, SaaS y empresariales, clasificar niveles de sensibilidad de datos, identificar rutas de exposición y evaluar estrategias de prevención, detección y respuesta a incidentes. Los deliverables típicos incluyen generación y validación de casos de uso etiquetados que permitan a los modelos de IA reconocer violaciones de políticas y riesgos de seguridad. El stack de herramientas abarca plataformas DLP, frameworks de clasificación de datos y conceptos regulatorios como GDPR. El presupuesto de USD 30-80 por hora y la duración de 8 semanas sugieren un alcance modular enfocado en análisis de calidad y validación de datos, típico de proyectos de machine learning. Se requieren mínimo 2 años de experiencia en seguridad, cumplimiento normativo u operaciones de seguridad.
Help train frontier AI systems on data loss prevention and sensitive information protection. Analyze realistic data security and DLP scenarios across cloud, SaaS, and enterprise environments. Classify data sensitivity levels, exposure pathways, and policy violations. Evaluate prevention, detection, and incident response strategies. Generate, label, and validate data security cases. 10–40 hours/week flexible. Requires: 2+ years in data security, compliance, information security, or security operations; practical familiarity with DLP tools, data classification, privacy/regulatory concepts (GDPR, HIPAA, CCPA); understanding of real enterprise and cloud data risk.
Mínimo 2 años en data security, compliance, información security o security operations, con familiaridad práctica en herramientas DLP, clasificación de datos y conceptos de privacidad regulatoria.
El proyecto ofrece entre 10 y 40 horas semanales con flexibilidad, permitiendo adaptarse a tu disponibilidad durante las 8 semanas de duración.
Análisis de escenarios DLP, clasificación de datos, identificación de rutas de exposición, validación de casos de uso y evaluación de estrategias de respuesta a incidentes para entrenar sistemas de IA.
