Descripción de la oferta
La industria lleva décadas generando datos. Todavía no sabe qué hacer con ellos para la sostenibilidad.
Cada empresa industrial tiene facturas energéticas, listas de materiales, datos de proveedor, registros de proceso. Todo está ahí. Pero cuando llega una auditoría, un cliente grande o una licitación pública, el equipo empieza de cero otra vez.
Mappa resuelve eso. Somos el Sistema Operativo de Sostenibilidad para la Industria: convertimos esos datos dispersos en una gestión medioambiental 360 auditable, repetible y conectada al negocio. No un informe anual. Un sistema que el año que viene funciona solo.
El puesto
Formarás parte de un proyecto líder en IA aplicada, reconocido y cofinanciado por la Unión Europea a través del Programa FSE+ / STEP (Plataforma de Tecnologías Estratégicas para Europa).
Tu trabajo no es hacer demostraciones. Es construir los modelos que hacen que el sistema central de Mappa sea más preciso, más automatizado y más resistente a la realidad de los datos industriales.
Modelos de extracción, clasificación y validación de datos industriales heterogéneos (BOM, facturas energéticas, fichas de proveedor, registros de proceso).
Pipelines que convierten fuentes dispersas en inputs estructurados y trazables, listos para generar huellas de carbono por producto bajo normtivas ISO.
Sistemas de sugerencia y pre-relleno que reducen el trabajo manual del equipo y del cliente en el proceso de construcción de la huella.
Integraciones directas con el producto central de Mappa: lo que desarrollas entra en producción, no en un repositorio de investigación.
Y mucho más, cosas que a día de hoy ni tan solo nos estamos imaginando. ¡Construyamos juntos!
A quién buscamos
Ingeniero/a en Informática o en cualquier ingeniería con experiencia demostrada en IA aplicada con menos de 30 años. No buscamos un perfil académico puro ni un desarrollador generalista. Buscamos a alguien que haya construido cosas reales con datos reales.
Dominio de TypeScript y experiencia trabajando sobre Next.js / React en producción. Sabes moverte en el frontend cuando toca, pero te sientes en casa diseñando la lógica que hay detrás.
Experiencia práctica con LLMs aplicados a datos estructurados o semiestructurados: extracción, clasificación, razonamiento sobre documentos, prompts que funcionan en producción y no solo en la demo.
Soltura con Postgres / Supabase o similares: modelar bien los datos, escribir queries que no se caigan en el primer escalado, y entender que la base de datos es parte del producto.
Metodología de desarrollo agéntica. Trabajamos día a día con Claude Code, Cursor como compañeros de equipo, no como autocompletado glorificado. Buscamos a alguien que sepa delegar bien, revisar mejor, escribir contexto útil para los agentes y mantener el criterio técnico cuando el agente se equivoca. Si todavía escribes cada línea a mano por desconfianza, este no es el sitio. Si ya tirando agentes a fondo, hablamos.
Capacidad de trabajar con datos sucios, incompletos y contradictorios. Aquí no hay datasets de Kaggle, datos de clientes 100% reales.
Mentalidad de producto: te importa que el modelo funcione en producción, no solo que el paper quede bien.
Interés genuino por la intersección entre IA, industria y sostenibilidad operacional. No hace falta que seas experto en huella de carbono. Hace falta que quieras entenderlo y te apasione aportar tu granito de arena.
25.000 € brutos anuales de salida. Somos una startup en fase de crecimiento: el salario inicial refleja el momento, no el techo. A medida que el producto escala, el equipo escala con él. Las personas que entran ahora son las que lideran después.
Investigación con reconocimiento europeo en tu CV. Este proyecto está clasificado dentro del Programa STEP de la UE como tecnología estratégica para Europa. No es un título honorífico: es credencial real, con expediente, con financiación pública y con rigor científico.
Ownership técnico desde el día uno. Somos un equipo pequeño. Eso significa que no hay seis capas entre tu código y el cliente. Significa que tus decisiones de arquitectura importan. Significa que en un dos años habrás construido más, decidido más y aprendido más que en cinco años en una empresa grande.
Acceso directo a los fundadores y al problema completo. No entras a resolver un ticket. Entras a entender el negocio, el producto y el mercado desde dentro. Ese contexto es lo que separa a un buen ingeniero de alguien que sabe construir sistemas que resuelven problemas reales.
Un mercado que no para de crecer. La sostenibilidad industrial ya no es opcional: la regulación europea, los requisitos de cliente y las licitaciones públicas están convirtiendo lo que hacemos en infraestructura crítica para la industria. Entrar ahora es entrar antes de que todo el mundo quiera estar aquí.
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