Head of Agentic SDLC

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El proyecto que te espera.

Objetivo principal

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.

Responsabilidades principales

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.

4. Perfil requerido

4.1 Experiencia

· 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.

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