Sobre nosotrosEn Agforest, somos la startup española líder en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial aplicados al análisis de datos satelitales. Combinamos tecnología punta en teledetección, análisis geoespacial y machine learning para generar información valiosa en áreas como biodiversidad, calidad del aire, cambio climático y métricas ESG. Nuestro objetivo es impulsar ciudades más resilientes, sostenibles y habitables mediante decisiones basadas en datos.Tu misiónBuscamos un/a Geospatial Software Engineer con enfoque “product & engineering”, capaz de programar muy bien y, al mismo tiempo, entender la algoritmia geoespacial y el machine learning aplicado a datos espaciales. Serás clave desarrollando capacidades dentro de nuestras soluciones, desde la lógica y el dato hasta su exposición en servicios.Responsabilidades clave- Diseñar e implementar componentes software para análisis geoespacial (vector y ráster): agregaciones, joins espaciales, validaciones geométricas, indexación, etc.- Desarrollar servicios y APIs para exponer lógica geoespacial y analítica (arquitecturas orientadas a servicios, buenas prácticas, seguridad).- Construir pipelines y procesos eficientes para ingesta, transformación y explotación de datos geográficos.- Aplicar algoritmia y optimización: rendimiento, escalabilidad, estructuras de datos espaciales, diseño de consultas y caching.- Desarrollar e integrar modelos de machine learning geoespacial (clasificación/regresión/segmentación) y llevarlos a entornos productivos.- Colaborar con perfiles de data, geo e ingeniería para convertir prototipos en funcionalidades estables y mantenibles.Requisitos- Grado en Ingeniería de las Tecnologías de la Información Geoespacial, Ingeniería de Software, Ingeniería de Telecomunicaciones o carreras afines.- Experiencia mínima de 2 años en proyectos relacionados (desarrollo de software, análisis de datos y/o SIG) y participación en al menos 1 proyecto de características similares en los últimos 2 años.- Dominio sólido de programación (imprescindible): Java, TypeScript y Python (y buen criterio para elegir el lenguaje adecuado según el problema).- Conocimientos demostrables en algoritmia aplicada al análisis geoespacial (conceptos y práctica).- Experiencia o base sólida en machine learning aplicado a datos espaciales (features espaciales, autocorrelación, sesgos espaciales, evaluación).- Buenas prácticas de ingeniería: testing, control de versiones, modularidad, documentación y calidad de código.Se valorará (pero no es obligatorio)- Ecosistema geoespacial: PostGIS, GDAL, GeoPandas/Rasterio, GeoServer/OGC, QGIS.- Cloud/DevOps: Docker, CI/CD, Kubernetes.- Experiencia “de producto”: foco en usuario, observabilidad, performance en producción.¿Qué ofrecemos?- Participar en proyectos disruptivos con impacto real.- Entorno dinámico, con formación continua en IA y geoespacial.- Posibilidad de residir en Málaga, HUB digital en crecimiento.- Salario competitivo y modalidad híbrida con flexibilidad horaria.- Equipo apasionado y multidisciplinar que apuesta por la innovación.