Data Engineer de Ciberseguridad | SIEM Cognitivo & SOC - híbrido (Madrid) Buscamos un/a Data Engineer especializado/a en ciberseguridad para incorporarse a un proyecto de alto impacto: el diseño y evolución de una plataforma SIEM cognitiva para entornos críticos y operaciones SOC, donde los datos de seguridad alimentan motores de correlación, inteligencia de amenazas, dashboards y capacidades de IA explicativa. Serás el puente entre las fuentes técnicas de seguridad, el SIEM, la inteligencia de amenazas, las ontologías y la capa cognitiva basada en IA. Misión Convertir eventos heterogéneos, dispersos y sin normalizar en información estructurada, contextualizada y accionable. Funciones Ingesta: diseñar, construir y mantener pipelines de eventos desde SIEM (Sentinel, Wazuh, Elastic, Graylog, Splunk), sensores de red (Zeek, Suricata, IDS/IPS), Windows/Linux (Sysmon, auditd, journald, rsyslog), Open Shift/Kubernetes, EDR/antimalware, herramientas de vulnerabilidades (Nessus, Open VAS, Grype, Trivy, Clair, Open SCAP), fuentes CTI (MISP, Open CTI, feeds IOC, CVE, CPE, EPSS, KEV),



monitorización (Zabbix, Prometheus, Grafana, Loki, Maximo) y logs de aplicaciones, API Gateway, IAM, Keycloak, firewalls, VPN y proxies. Normalización y modelado: definir un modelo común de datos (JSON, ECS, STIX, Open Telemetry o modelos propios), homogeneizar campos principal, mapear a una ontología de seguridad (ARES), relacionar activos, servicios, vulnerabilidades, indicadores y técnicas MITRE, y garantizar la trazabilidad desde el evento original hasta la alerta enriquecida. Enriquecimiento: añadir contexto automático (criticidad del activo, servicio de negocio, exposición, vulnerabilidades, reputación de IP/dominio/hash/URL, campañas y adversarios, MITRE ATT&CK;, estado de hardening, CMDB/inventario). Datos para IA: preparar datasets, crear embeddings, diseñar estructuras RAG y búsqueda semántica, y facilitar el análisis de similitud entre incidentes. Correlación multi-fuente: por ejemplo, vuln

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