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# Head of Agentic AI Platform Engineering

- **Company:** ADZUNA LTD
- **Location:** Valencia, Spain (Remote available)
- **Salary:** €80,000.0 - €120,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Code Generation, Continuous Integration, DevOps, Systems Development Life Cycle, Software Engineering, GitHub Copilot, Large Language Models, Technical Debt, Generative AI, GPT
- **Published:** August 25, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.es/contact-us.html

## About the Role

· 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.

5. 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.
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 + Recepciónista
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 + Enfermero
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 + Mantenimiento
 + Telefonista
 + Compras
 + Recursos humanos

Tipo de trabajo

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

## 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


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