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Buscamos talento para construir el futuro de la inteligencia territorial

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Madrid | Junior Full-Stack Engineer + Datos Geoespaciales

En
Lindes
tenemos una ambición enorme: construir la plataforma de inteligencia territorial líder en Europa e Hispanoamérica. El
Palantir de la agricultura y el territorio
, capaz de transformar millones de datos en decisiones reales de inversión, desarrollo y negocio.

Desde identificar los mejores terrenos para desarrollar proyectos energéticos hasta analizar el potencial agrario de una región o encontrar la ubicación óptima para una nueva industria.

Y estamos buscando a alguien que quiera construirlo con nosotros desde el comienzo.

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¿A quién buscamos?

Un perfil
junior Full-Stack
, con interés por los datos geoespaciales, la inteligencia artificial y el desarrollo de producto.

Nos interesan especialmente tecnologías como:
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Geoespacial:
PostGIS, GeoPandas, GDAL, MapLibre, Deck.gl.
- ⚙️
Backend y datos:
Node.js, Python, PostgreSQL, DuckDB, SQL.
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Frontend:
React y TypeScript.
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IA y procesamiento:




pipelines de datos, LLMs y herramientas de desarrollo asistido por IA.

Pero hay algo mucho más significativo que esto: las ganas de aprender.

No buscamos a alguien que lo sepa todo. Buscamos a una persona curiosa, resolutiva, con iniciativa y que disfrute enfrentándose a problemas y retos.

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¿Por qué puede ser una gran oportunidad?

Porque estamos construyendo el equipo de Lindes y no queremos que te limites a ejecutar tickets queremos que seas parte indispensable del equipo del futuro.

Queremos que construyas, propongas, experimentes, te equivoques, aprendas y tengas un impacto real en todo lo que hagas.

Podrás trabajar directamente en el desarrollo tecnolgógico e incluso negocio en primeras etapas, participando en decisiones de arquitectura, datos, IA, producto y negocio.

Nuestra apuesta es
que tu capacidad para aprender y mejorar sea lo que determine hasta dónde puedes llegar.

¿Qué ofrecemos?
- ? Madrid, coworking en P

📌 Ingeniero de Inteligencia Artificial (Madrid)
🏢 Lindes
📍 Madrid