Founding Software Engineer

Estamos incorporando varias personas al equipo inicial de ingeniería. Buscamos perfiles con distintos recorridos que compartan una base técnica sólida, criterio de producto y ganas de asumir ownership real.

El trabajo tiene un núcleo común. Durante el proceso ajustaremos el alcance inicial, la autonomía, la participación en arquitectura y estándares, y la compensación correspondiente. No necesitas encasillarte antes de aplicar: queremos entender qué has construido, dónde tienes mayor profundidad y qué responsabilidad estás preparado para asumir.

Sobre la compañía

NAIIAN es una startup Deep Tech europea, con financiación sólida y equipo fundador en Madrid. Construimos una plataforma SaaS B2G de data engineering e IA aplicada para clientes institucionales con alta exigencia operativa y decisional.

Trabajamos con documentos, fuentes verificables, datos estructurados y no estructurados, permisos, workflows asistidos por IA, auditabilidad y aprobación humana. La IA no es una demo: debe apoyarse en datos fiables y ser útil, medible, auditable, segura y operable.

Estamos formando la primera ola de ingeniería: perfiles generalistas, con una base sólida y al menos un área de profundidad, que trabajan directamente con el equipo fundador y participan en decisiones rápidas de producto y tecnología.

Sobre el rol

Construirás una plataforma SaaS B2G de extremo a extremo, con foco en data engineering e IA aplicada. Datos, agentes, backend, frontend y cloud deben funcionar como un sistema, no como silos.

Puedes venir de backend, data engineering, IA aplicada, frontend, cloud o sistemas distribuidos. No buscamos que domines todo. Sí esperamos que entiendas el producto completo, puedas bajar al código donde haga falta y te muevas bien cuando los requisitos todavía son ambiguos.

Puedes encajar si ya has tomado decisiones técnicas relevantes en producción y estás preparado para liderar áreas ambiguas, arquitectura o estándares. También si tienes autonomía creciente y estás preparado para asumir funcionalidades completas con acompañamiento. En ambos casos buscamos capacidad para construir, aprender y hacerse cargo del resultado con apoyo del equipo.

El problema es concreto: ingerimos datos públicos oficiales de varios organismos, los normalizamos sobre una jerarquía territorial —país, estado, municipio— y construimos indicadores comparables, exploradores históricos y agentes que generan consultas validadas antes de ejecutarse. Alrededor existen workspaces, permisos, multi-tenancy, audit logs, trazabilidad de fuentes y control del coste de inferencia.

En B2G, la calidad de datos, seguridad, explicabilidad y auditabilidad forman parte del producto. Trabajarás directamente con CTO, CPO y equipo fundador para convertir esta complejidad en un sistema robusto, comprensible y operable.

Stack de referencia

No esperamos dominio profundo de todo el stack. Como son varias incorporaciones, una persona podría centrarse inicialmente en ingesta y calidad de datos;
otra, en funcionalidades que conecten backend, agentes e interfaz. Buscamos colaboración entre áreas, no especialización total.

• Datos: PostgreSQL sobre Aurora Serverless v2, Liquibase, Python, S3, SQS y Lambda.
• IA aplicada: Amazon Bedrock y AgentCore, LangChain y LangGraph.
• Frontend: TypeScript, Next.Js, TanStack Query, shadcn/ui, AI Elements, AG-UI, Orval, MapLibre y Recharts; Capacitor para Android e iOS.
• Cloud: AWS —ECS Fargate, ALB, WAF, S3, SQS, Lambda, SES y Route 53— y Terraform.
• Entrega y observabilidad: GitHub Actions con OIDC, OpenTelemetry, CloudWatch, X-Ray y Langfuse.
• Testing: Playwright, JUnit con Testcontainers y ArchUnit, Vitest y pytest.

Tu foco dependerá de tu área de profundidad y del producto. Estas son capacidades del equipo, no una lista que cada persona deba cubrir simultáneamente:

• Construir capacidades de datos e IA listas para producción, desde modelos y procesamiento documental hasta agentes, APIs e interfaces.
• Diseñar ingestas, datasets, evidencias, permisos, audit logs y workflows.
• Integrar RAG, agentes, tool calling, structured outputs, guardrails, evals y trazabilidad.
• Mejorar pipelines, búsqueda, calidad de datos y bases de conocimiento.
• Crear contratos que conecten frontend, backend, datos, IA y cloud.
• Implementar uploads, resultados parciales, errores recuperables, retries, cancelación y aprobación humana.
• Desplegar y operar servicios con CI/CD, infraestructura reproducible, logs, métricas y control de costes.
• Participar, cuando corresponda, en suscripción, cobro y ciclo de vida de cuenta con Stripe.
• Experiencia construyendo software de producción: SaaS, plataformas B2B/B2G, sistemas data-heavy, pipelines o aplicaciones con IA.
• Mentalidad generalista y profundidad real —o claramente en camino— en al menos un área técnica.