Head of Agentic AI Platform Engineering

ADZUNA LTD
Valencia, Spain
11 days ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience required
10 years minimum
Compensation
€80,000.0 - €120,000.0
Working hours
Regular working hours
Languages
English
Job source

Tech stack

Artificial Intelligence Code Generation Continuous Integration DevOps Systems Development Life Cycle Software Engineering GitHub Copilot Large Language Models Technical Debt Generative AI GPT

Job description

Diseñar, implantar y escalar un modelo de delivery AI-first que permita a Grupo El Corte Inglés:

  • Aumentar la capacidad interna de construcción de producto digital.
  • Reducir la dependencia de modelos tradicionales de desarrollo externalizado.
  • Mejorar productividad, calidad y time-to-market.
  • Industrializar el uso de IA en el ciclo de vida completo del software.
  • Crear estándares, prácticas, agentes y plataformas comunes para toda la organización.
  • Medir de forma objetiva el impacto de la IA en el delivery tecnológico. Funciones principales y requisitos., 3.1 Definir el modelo de delivery AI-first · Diseñar el modelo operativo de desarrollo de productos digitales basado en IA. · Definir cómo deben trabajar producto, ingeniería, arquitectura, QA, seguridad y operaciones en un entorno AI-first. · Evolucionar el SDLC tradicional hacia un modelo más automatizado, asistido por agentes y gobernado por métricas. · Establecer principios comunes para el uso de IA en planificación, análisis, diseño, desarrollo, testing, documentación, despliegue y operación. · Traducir la estrategia tecnológica en prácticas concretas aplicables por los equipos.

3.2 Construir la plataforma de ingeniería AI-first · Liderar la definición de la plataforma de desarrollo que soporte el nuevo modelo. · Integrar herramientas como GitHub Copilot, Claude Code, ChatGPT Enterprise, agentes especializados, plataformas de CI/CD, testing, observabilidad y quality gates. · Definir estándares para el uso de agentes, skills, prompts, reglas, plantillas y artefactos reutilizables. · Impulsar una experiencia de desarrollo homogénea, segura y productiva para todos los equipos. · Asegurar que la plataforma sea escalable, gobernable y alineada con las políticas corporativas.

3.3 Industrializar el uso de agentes en el SDLC · Diseñar casos de uso de agentes para planificación, refinamiento funcional, generación de código, revisión técnica, testing, documentación y soporte operativo. · Establecer patrones de colaboración entre personas, equipos y agentes IA. · Definir criterios de uso según complejidad, criticidad, coste, riesgo y nivel de autonomía permitido. · Crear mecanismos de supervisión, trazabilidad y validación de decisiones tomadas por agentes. · Asegurar que los agentes trabajan bajo estándares corporativos de arquitectura, seguridad, calidad y compliance.

3.4 Gobernar la calidad y el impacto · Definir quality gates obligatorios para los equipos que trabajen bajo el modelo AI-first. · Establecer métricas de productividad, calidad, seguridad y eficiencia. · Medir lead time, cycle time, defect leakage, cobertura de pruebas, deuda técnica, coste por entrega y productividad asistida por IA. · Crear mecanismos de benchmarking entre herramientas, modelos, agentes y prácticas. · Asegurar que el uso de IA genera impacto real y medible, no solo adopción superficial.

3.5 Liderar el cambio organizativo · Acompañar a equipos de tecnología y negocio en la adopción del nuevo modelo. · Identificar dominios, productos y equipos piloto para escalar progresivamente la transformación. · Crear un modelo de adopción por fases: aprender, expandir y escalar. · Definir roles, responsabilidades y nuevas capacidades necesarias en los equipos. · Actuar como referente interno en delivery AI-first, ingeniería moderna y transformación del SDLC.

3.6 Asegurar gobierno, seguridad y compliance · Definir el marco de gobierno para el uso de IA generativa y agentes en desarrollo de software. · Garantizar trazabilidad sobre código generado, decisiones técnicas y evidencias de calidad. · Alinear el modelo con seguridad, privacidad, protección de propiedad intelectual y cumplimiento normativo. · Establecer controles para evitar riesgos derivados de automatización excesiva, dependencia de modelos o falta de supervisión humana. · Trabajar con arquitectura, seguridad, legal, compras y riesgos para certificar herramientas y prácticas., Al crear una alerta, aceptas nuestros Términos y condiciones y Política de privacidad, y el uso de cookies., Alemania Australia Austria Bélgica Brasil Canadá España Estados Unidos Francia India Italia México Nueva Zelanda Holanda Polonia Reino Unido Singapur Sudáfrica Suiza

Requirements

· Más de 10 años de experiencia en tecnología, ingeniería de software, arquitectura o transformación digital. · Experiencia liderando modelos de desarrollo de software a escala empresarial. · Conocimiento profundo del ciclo de vida de desarrollo de software: discovery, diseño, arquitectura, desarrollo, testing, despliegue y operación. · Experiencia en transformación de organizaciones tecnológicas hacia modelos de producto digital. · Experiencia en plataformas de ingeniería, DevOps, CI/CD, quality gates, testing automatizado y observabilidad. · Experiencia práctica con herramientas de IA aplicada al desarrollo: GitHub Copilot, Claude Code, ChatGPT Enterprise, agentes de desarrollo, LLMs o plataformas equivalentes. · Experiencia liderando equipos multidisciplinares y trabajando con dirección, negocio, arquitectura, seguridad y operaciones.

4.2 Conocimientos técnicos · Ingeniería de software moderna, Clean Architecture, DDD y buenas prácticas de diseño. · Arquitecturas cloud, distribuidas y escalables. · DevOps, platform engineering y developer experience. · Automatización del SDLC. · Testing automatizado, TDD, quality gates y métricas de calidad. · IA generativa aplicada a desarrollo de software. · Modelos LLM, agentes, prompts, skills, reglas y orquestación. · Gobierno técnico, seguridad, privacidad y trazabilidad. · Métricas de delivery y productividad de ingeniería.

  1. Competencias clave · Visión estratégica y capacidad de ejecución. · Liderazgo técnico senior. · Mentalidad AI-first. · Orientación clara a impacto de negocio. · Capacidad para transformar organizaciones complejas. · Pensamiento sistémico. · Capacidad para definir estándares y hacerlos escalables. · Foco en calidad, seguridad y gobierno. · Comunicación clara con perfiles técnicos, ejecutivos y de negocio. · Pragmatismo: transformar sin crear burocracia innecesaria. Te ofrecemos una variedad de beneficios sociales que contribuirán a tu bienestar.
  • Descuentos exclusivos y opciones de financiación.
  • Seguro de vida.
  • Universidad Corporativa.
  • Formación continua para el desarrollo profesional.
  • Ayudas al estudio para hijos e hijas de empleados.
  • Servicio Médico propio.
  • Plan de retribución flexible. Si te resulta interesante este puesto, te invitamos a que apliques, ya que tu experiencia podría ser muy valiosa para nosotros. En nuestra empresa todas las personas son bienvenidas. Inscribirse en esta oferta Recibir ofertas similares por correo electrónico Al crear una alerta, aceptas nuestros Términos y condiciones y Política de privacidad, y el uso de cookies., + Técnico

  • Recepciónista
  • Administrador
  • Ventas
  • Enfermero
  • Limpieza
  • Mantenimiento
  • Telefonista
  • Compras
  • Recursos humanos

Tipo de trabajo

  • Desde casa
  • Estudiantes
  • Online
  • Trabajos Verticales
  • En inglés
  • Teletrabajo
  • Media jornada

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