Founding Software Engineer — Data & Applied AI

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.
- Backend: Java, Spring Boot y AWS SDK.
- 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.
- Flujo: monorepo, mise, Makefile, OpenSpec y coding agents.

Qué harás

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.
- Contribuir a arquitectura, testing, seguridad, DX, documentación y revisión de código.
- Participar, cuando corresponda, en suscripción, cobro y ciclo de vida de cuenta con Stripe.

Qué buscamos

- 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.
- Buen criterio en APIs, modelos de datos, permisos, estados, errores, observabilidad y experiencia de usuario.
- Código mantenible, testeable y preparado para producción.
- Capacidad para entender problemas ambiguos, proponer soluciones, implementarlas y ajustarlas con feedback.
- Sensibilidad por seguridad, privacidad, trazabilidad, auditabilidad y calidad operativa.
- Pragmatismo para simplificar sin hipotecar el futuro del producto.
- Experiencia o interés real en trabajar con Codex, Claude Code, Gemini o equivalentes mediante specs y revisión rigurosa.

No establecemos un mínimo rígido de años. Nos importa más la complejidad de lo que hayas construido, tu contribución personal, las decisiones que hayas tomado y la responsabilidad que puedas asumir ahora.

Valoraremos

- Experiencia como early engineer, en equipos pequeños o construyendo productos de 0 a 1.
- Productos con documentos, aprobaciones, auditoría, permisos, trazabilidad o datos sensibles.
- Funcionalidades end-to-end que conecten datos, IA, backend, producto y operación.
- LLMs, RAG, agentes, tool calling,



structured outputs, evals o workflows de IA en producción.
- OCR, parsing, embeddings, vector stores, Knowledge Bases o búsqueda híbrida.
- Multi-tenancy, rate limits, retries, idempotencia, observabilidad, fallbacks o controles de coste.
- Decisiones de arquitectura u operación cuyos trade-offs puedas explicar.
- Revisión técnica, documentación, mentoring o mejora de estándares.
- Experiencia en B2G, SaaS, govtech, fintech, healthtech, legaltech, compliance, observability o data platforms.

No necesitas cumplir todos los puntos. Queremos saber dónde tienes profundidad, qué has construido personalmente y en qué otras capas puedes aportar. Cómo trabajamosSomos un equipo fundador presencial en Madrid y con alta velocidad de decisión. Lo decimos claro porque es un filtro real: muchas decisiones se toman en horas y delante de una pizarra. Después quedan reflejadas en specs, código, pruebas y documentación para que puedan revisarse y evolucionar.

Trabajamos con coding agents, documentación técnica viva y revisión rigurosa. Tendrás ownership sobre funcionalidades y decisiones concretas. Esperamos que crezcas con el equipo, te conviertas en referencia en tu área y contribuyas a los estándares y futuras incorporaciones.

Qué ofrecemos

- Contrato indefinido a jornada completa, presencial en Madrid.
- Salario ajustado al alcance, autonomía y experiencia demostrada. Compartiremos la banda aplicable antes de la primera entrevista.
- Equity fundacional significativo, acorde al impacto y momento de entrada, con vesting estándar y condiciones transparentes durante el proceso.
- Seguro médico privado y ticket restaurant dentro del plan de retribución flexible.
- Setup premium: MacBook Pro, pantalla Dell de 40", periféricos a elección y silla Herman Miller o equivalente.
- Ownership real sobre producto, arquitectura y funcionalidades completas, no solo tickets aislados.

Proceso de selecciónCuatro conversaciones:
1. Recursos Humanos: rol, compañía y expectativas.
2. Equipo fundador de ingeniería: cómo trabajas y qué has construido.
3. CTO: arquitectura, operación y trade-offs.
4. CEO: compañía, ambición y encaje mutuo.

No hay prueba técnica ni ejercicio para casa. Hablaremos sobre nuestros problemas reales y sobre los que tú hayas resuelto. Durante el proceso acordaremos el alcance inicial, las áreas de ownership y la compensación correspondiente.

Cómo aplicar

Escríbenos a [email protected] con el asunto Founding Software Engineer — [Tu nombre]. El email hará de cover letter. Cuéntanos, sin florituras:

1. Por qué te interesa NAIIAN.
2. Qué has construido que mejor demuestra tu capacidad y cuál fue tu contribución.
3. Cuáles son tus áreas de mayor profundidad y en qué otras capas puedes aportar.
4. Qué problemas o decisiones estás preparado para asumir desde el principio.

Adjunta tu CV y, si quieres, GitHub, productos, proyectos o repositorios. Puedes escribir en español o inglés. Preferimos un email transparente y honesto a una carta formal. Al enviar tu candidatura, tratamos tus datos únicamente para gestionar el proceso de selección, conforme al RGPD. Puedes ejercer tus derechos de acceso, rectificación y supresión escribiendo a [email protected].

📌 Founding Software Engineer — Data & Applied AI (Madrid)
🏢 NAIIAN AI
📍 Madrid