> Markdown version of [/jobs/ext/3988792-cybersecurity-engineer](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3988792-cybersecurity-engineer). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Cybersecurity Engineer - **Company:** Caixabank, S.A. - **Location:** Madrid, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Data Analysis, User Authentication, Cyber Security, Databases, Computer Engineering, Fraud Prevention and Detection, IBM WebSphere MQ, Python (Programming Language), Machine Learning, MongoDB, NoSQL, OAuth, Remote Access Technology, Openid Connect, SQL Databases, Data Streaming, Kubernetes, Low Latency, Apache Kafka, Grpc, Microservices - **Published:** October 28, 2026 - **Apply:** https://www.adzuna.es/details/5943229787 ## About the Role En Grupo CaixaBank, valoramos la diversidad y la igualdad como cualidades fundamentales de nuestra cultura, y contribuimos activamente al desarrollo del talento de todas las personas; independientemente del sexo, religión, etnia, orientación sexual, origen nacional, edad, estado civil, identidad, género o expresión de género. Esto se refleja en nuestras redes de trabajo, formadas por equipos transversales y cercanos, donde fomentamos la inclusión y compartimos el mismo compromiso por la diversidad., Serás responsable de definir y evolucionar su arquitectura. Tendrás que tomar decisiones en milisegundos, incorporar nuevas señales y capacidades de detección, y equilibrar la protección frente al fraude con una experiencia digital sin fricciones innecesarias. Colaborarás con los equipos de antifraude, identidad, canales digitales, riesgo y arquitectura corporativa., Formación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones o disciplinas afines. * Experiencia como Arquitecto/a de Seguridad, de soluciones antifraude o de sistemas de decisión en tiempo real. * Conocimientos avanzados en prevención y análisis de fraude digital en banca o medios de pago (ATO, ingeniería social, malware bancario, cuentas mula). * Conocimiento de autenticación e identidad digital: SCA/PSD2, MFA, FIDO2, OAuth2/OpenID Connect, 3-D Secure y autenticación adaptativa. * Experiencia en el diseño de sistemas distribuidos de alto volumen y baja latencia: microservicios, gRPC, mensajería y streaming, bases de datos NoSQL y estrategias de caché. * Experiencia en diseño de APIs seguras y protección de canales digitales. * Capacidad de diseño arquitectónico, visión estratégica y facilidad para comunicarte tanto con equipos técnicos como con negocio., * Desarrollo en lenguaje Go. * MongoDB, Kafka, IBM MQ y Kubernetes. * Motores de reglas y/o integración de modelos de machine learning en decisiones en tiempo real. * Experiencia con plataformas de scoring antifraude, device intelligence o biometría comportamental. * Análisis de datos (SQL, Python) para investigar casos y calibrar ## Description Dentro del área CYBER, te incorporarás al equipo de Business Protect, que trabaja en el ecosistema de prevención del fraude digital del Grupo CaixaBank. Analizamos cada interacción digital de nuestros clientes: accesos, pagos, transferencias, compras con tarjeta y operaciones en cajero. Antes de que la operación se autorice, decide si se permite, si se pide un factor adicional de autenticación o si se bloquea. Para ello combina señales de comportamiento, dispositivo, contexto e historial de todos los canales en una visión de riesgo única del cliente., Tu contribución será clave para proteger a millones de clientes frente al fraude y garantizar experiencias digitales seguras., * Arquitectura del motor de riesgo en tiempo real: o Diseñar y evolucionar una plataforma de decisión previa a la autorización, de baja latencia y alta disponibilidad, basada en microservicios, gRPC, bases de datos NoSQL, cachés en memoria y streaming de eventos. o Separar el procesamiento crítico de lectura de la actualización de datos. o Garantizar escalabilidad y resiliencia sobre Kubernetes. * Visión 360º cross-channel: correlacionar en un perfil de riesgo unificado, disponible en tiempo real, las señales de banca online, apps móviles, pagos de comercio seguro y no seguro, oficinas y cajeros. Una anomalía detectada en un canal debe poder actuar en todos los demás. * Autenticación adaptativa y SCA: o Definir modelos de autenticación basada en riesgo y step-up alineados con PSD2 (autenticación reforzada y exenciones). o Decidir cuándo aplicar MFA, FIDO2/passwordless o biometría. o Diseñar mecanismos de protección de sesión, dispositivo y tokens frente al account takeover. * Detección de fraude y señales de riesgo: o Diseñar controles por vector de ataque: suplantación de cuentas, ingeniería social y estafas, malware y acceso remoto, robo de dispositivo y cuentas mula. o Definir señales de comportamiento como baselines por cliente, grupos de pares o redes de beneficiarios. o Integrar proveedores externos de device intelligence, biometría comportamental y scoring, así como modelos de machine learning. * Motor de reglas y gobierno de decisiones: o Evolucionar un motor de reglas que permita a los equipos antifraude reaccionar a nuevas campañas sin despliegues. o Incorporar validación en modo sombra, trazabilidad completa de cada decisión y auditoría. * Equilibrio entre fraude y fricción: analizar casos reales y falsos positivos por segmento de cliente (seniors, empresas, autónomos), medir su impacto y proponer ajustes basados en datos. * Estándares y revisión técnica: o Definir patrones seguros de integración con canales y sistemas antifraude corporativos, como hubs de fraude y bloqueos multicanal. o Revisar diseños técnicos de proyectos críticos. o Asegurar el alineamiento con PSD2, las guías de la EBA y las buenas prácticas del sector.