Ai Transformation Manager

CGM Clinical es la compañía con más instalaciones en España de sistemas de información hospitalarios, de historia clínica electrónica y de ayuda a la decisión.
En todo el mundo, CGM implanta sistemas de información a más de * clientes de 40 países, incluidos 68 hospitales públicos en España.
Todos los días, * empleados de CGM en todo el mundo crean soluciones de Salud Digital innovadoras que ayudan a curar y cuidar a las personas.
Actualmente estamos buscando un perfil de AI Transformation Manager para nuestras oficinas de Madrid.
Misión del puesto Definir y liderar la estrategia tecnológica de la compañía, asegurando que el ciclo completo de vida del software (definición y análisis, desarrollo, implantación, puesta en producción y soporte) se ejecute de forma eficiente, segura y alineada con el negocio, incorporando la Inteligencia Artificial y los agentes de IA como palanca central de productividad, calidad y escalabilidad.
Coordinará el programa de transformación del área técnica de CGM, definirá los procesos y garantizará la integración efectiva entre los equipos de Producto (Product Management), Desarrollo (SW Development) y Operaciones (Client Operations), en un entorno de software de salud digital sujeto a exigencias regulatorias y de seguridad de primer nivel.
Responsabilidades principales Estrategia Diseñar la estrategia tecnológica alineada con la estrategia de negocioDefinir y ejecutar la estrategia de IA de la compañía, priorizando casos de uso con retorno demostrable en desarrollo, implantación, soporte y productoPriorizar iniciativas tecnológicas según su impacto en el negocio, apoyándose en herramientas de IA para el análisis y la toma de decisionesCiclo 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 correctivoSeleccionar e introducir herramientas de IA que mejoren las fases de desarrollo, despliegue y soporte de los productos softwareIntegrar 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 despliegueEstablecer 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 versionesIntroducir herramientas de IA para la mejora de los procesos (OpenCode y similares), evaluando su adopción, seguridad y retornoEvolucionar los pipelines CI/CD y la infraestructura como código para que integren agentes de forma segura, trazable y reproducibleRediseñar 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 formaciónImplantar 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 incidenciasArquitectura y plataformas Tomar decisiones de arquitectura y plataformas: arquitecturas robustas, escalables y seguras, y selección y gobierno de tecnologías claveAplicar 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 enla UE u on-premise), controlando costes, latencia, seguridad y soberanía del datoDefinir 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 IAGobierno, 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 riesgosGarantizar el cumplimiento normativo aplicable: Reglamento Europe#J-***-Ljbffr