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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 transformació

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