• Diseñar la estrategia tecnológica alineada con la estrategia de negocio
• Definir y ejecutar la estrategia de IA de la compañía, priorizando casos de uso con retorno demostrable en desarrollo, implantación, soporte y producto
• Priorizar iniciativas tecnológicas según su impacto en el negocio, apoyándose en herramientas de IA para el análisis y la toma de decisiones

Ciclo de vida del software (asistido por IA)

• Gestionar el ciclo completo: análisis y requisitos, diseño funcional y técnico, desarrollo y pruebas (QA, UAT), puesta en producción (deployment, release management), y soporte y mantenimiento evolutivo y correctivo
• Seleccionar e introducir herramientas de IA que mejoren las fases de desarrollo, despliegue y soporte de los productos software
• Integrar agentes de IA en cada fase: análisis y refinamiento de requisitos, generación y revisión de código, generación y mantenimiento de pruebas, análisis de seguridad, documentación técnica y de usuario, y apoyo al despliegue
• Establecer prácticas de ingeniería con agentes: especificaciones claras, revisión humana obligatoria del código generado, criterios de calidad y métricas de productividad y calidad.

Procesos y metodologías

• Definir y mejorar los procesos de desarrollo y operación: metodologías ágiles y agile squads, calidad, revisión de código, gestión de incidencias, flujos de CI/CD y gestión de versiones
• Introducir herramientas de IA para la mejora de los procesos (OpenCode y similares), evaluando su adopción, seguridad y retorno
• Evolucionar los pipelines CI/CD y la infraestructura como código para que integren agentes de forma segura, trazable y reproducible
• Rediseñar los procesos para un modelo de trabajo humano-agente, definiendo qué tareas se delegan, cuáles se supervisan y cuáles permanecen exclusivamente humanas.

Implantación y soporte con agentes de IA

• Diseñar flujos agénticos para la implantación en cliente: migración y validación de datos, parametrización, verificación de interoperabilidad (HL7 FHIR, DICOM, IHE) y formación
• Implantar un modelo de soporte multinivel con agentes: triaje y clasificación de incidencias, diagnóstico, resolución automatizada de casos recurrentes, escalado a personas y base de conocimiento actualizada de forma continua.
• Supervisar, junto con la Dirección de Operaciones, la operación en producción, garantizando los SLAs, disponibilidad y rendimiento, apoyándose en observabilidad avanzada y AIOps para la detección y remediación proactiva de incidencias

Arquitectura y plataformas

• Tomar decisiones de arquitectura y plataformas: arquitecturas robustas, escalables y seguras, y selección y gobierno de tecnologías clave
• Aplicar herramientas de IA al diseño y evolución de la arquitectura empresarial (preferiblemente sobre tecnologías Java)
• Diseñar la plataforma de IA de la compañía: arquitecturas multiagente, orquestación, gestión de memoria y contexto, uso de herramientas e integración con sistemas corporativos (por ejemplo, mediante MCP), RAG, evaluación sistemática de modelos (evals) y guardrails.
• Seleccionar y gobernar modelos de IA (propietarios y abiertos; en la nube, alojados en la UE u on-premise), controlando costes, latencia, seguridad y soberanía del dato
• Definir la hoja de ruta de modernización del stack actual de sistemas G2 (Oracle, JBoss/Java) y sistemas G3 (microservicios, Spring Boot, Angular) para facilitar su integración con capacidades de IA

Gobierno, seguridad y cumplimiento de la IA

• Establecer un marco de gobierno para los agentes de IA: niveles de autonomía, supervisión humana, trazabilidad, auditoría y gestión de riesgos
• Garantizar el cumplimiento normativo aplicable: Reglamento Europeo de IA (AI Act), RGPD, Espacio Europeo de Datos de Salud (EHDS), Esquema Nacional de Seguridad (ENS) y, cuando proceda, Reglamento de Productos Sanitarios (MDR).
• Proteger frente a riesgos específicos de los agentes: inyección de prompts, fuga de datos clínicos, permisos excesivos y acciones no autorizadas; aplicando mínimo privilegio, seudonimización, segregación de entornos y registro inmutable de la actividad de los agentes
• Asegurar la validación técnica y clínica de las funcionalidades de IA que afecten a la práctica asistencial.

Personas y organización

• Experiencia demostrable liderando equipos técnicos multidisciplinares: motivar, alinear y desarrollar personas.
• Liderar la transformación de los equipos hacia roles de diseño, supervisión y mejora de agentes: capacitación, nuevas prácticas y gestión del cambio
• Liderar los equipos técnicos (Squads/FIRE Teams) que se requieran en base a la estrategia de producto definida, para el cumplimiento de los objetivos a corto plazo
• Definir y reportar métricas de impacto de la IA (plazo de entrega, calidad, tiempo de resolución, coste por incidencia, satisfacción del cliente)
• Coordinar con negocio, operaciones, finanzas y otras áreas, traduciendo necesidades en soluciones técnicas
• Impulsar, junto con la Dirección, la innovación tecnológica en productos y procesos internos, incluyendo funcionalidades de IA para clientes
• Mantener vigilancia tecnológica y relación con proveedores de IA, partners y ecosistema de salud digital

Conocimientos y experiencia técnica requerida

• Experiencia sólida en el ciclo completo de desarrollo de software, desde la especificación hasta la explotación y el soporte en producción
• Herramientas de IA que ayuden y mejoren los procesos, así como las fases de desarrollo y despliegue de los productos
• Experiencia en arquitectura empresarial, preferiblemente sobre tecnologías Java, incluyendo herramientas de IA.
• Git, CI/CD y buenas prácticas de testing (unitario, integración, funcional).
• Experiencia práctica en el uso de IA generativa y agentes en procesos de ingeniería de software (asistentes de código, agentes de pruebas, revisión y documentación automatizadas).
• Conocimiento de arquitecturas basadas en LLM: RAG, orquestación de agentes, evaluación de modelos, guardrails y gestión de contexto.

Valorables

• Experiencia en DevOps/DevSecOps, monitorización, logging y observabilidad
• Seguridad de aplicaciones y cumplimiento normativo (RGPD, ENS).
• Conocimiento del sector salud y sus estándares de interoperabilidad (HL7 FHIR, DICOM, IHE)
• Conocimiento del AI Act, EHDS y MDR aplicados a software sanitario
• Experiencia en AIOps, soporte automatizado y despliegue de modelos en la UE u on-premise
• Experiencia en seguridad específica de sistemas de IA (inyección de prompts, protección de datos en LLM)

Requisitos personales

• Inglés fluido (mínimo B2–C1), para reuniones, negociaciones y documentación técnica
• Visión estratégica combinada con capacidad operativa (hands-on cuando sea necesario)
• Orientación a la calidad, la mejora continua y los resultados
• Curiosidad y actitud de aprendizaje continuo ante una tecnología que evoluciona muy rápido
• Capacidad de trabajo en equipo y de construir relaciones de confianza con otras áreas
• Alta responsabilidad, ética profesional y compromiso con la empresa, con especial sensibilidad hacia el uso responsable de la IA y la protección de datos de pacientes.

Experiencia mínima orientativa

• 10+ años en el ámbito tecnológico, con recorrido previo como Responsable de Desarrollo, IT Manager, Head of Engineering, Arquitecto de Soluciones o similar.
• Experiencia directa gestionando productos o plataformas en producción, definiendo procesos de desarrollo y soporte, y liderando equipos técnicos.
• Experiencia demostrable en la introducción de IA generativa o agentes en procesos de desarrollo, operación o producto