La industria lleva décadas generando datos. Todavía no sabe qué hacer con ellos para la sostenibilidad.
Por favor, asegúrese de leer atentamente los siguientes detalles antes de enviar cualquier solicitud.
Cada empresa industrial tiene facturas energéticas, listas de materiales, datos de proveedor, registros de proceso. Pero cuando llega una auditoría, un cliente grande o una licitación pública, el equipo empieza de cero otra vez.
Somos el Sistema Operativo de Sostenibilidad para la Industria: convertimos esos datos dispersos en una gestión medioambiental 360 auditable, repetible y conectada al negocio. Un sistema que el año que viene funciona solo.
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 riguroso, 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.
→ Ingeniero/a en Informática o en cualquier ingeniería con experiencia demostrada en IA aplicada con menos de 30 años por una restricción externa por subvención. 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.
→ Trabajamos día a día con Claude Code, Cursor como compañeros de equipo, no como autocompletado glorificado. 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.
→ No hace falta que seas experto en huella de carbono. Hace falta que quieras entenderlo y te apasione aportar tu granito de arena.
Contrato indefinido. Jornada completa. Barcelona, formato híbrido.
→ 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. 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.
→ 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. 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. Dos criterios: que tu formación encaje con el proyecto, y que tengas experiencia técnica en IA que puedas demostrar.
Si encajas, hablamos rápido. xhfqzwm
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