Manglai es una plataforma B2B que busca democratizar el acceso a la sostenibilidad empresarial, permitiendo que empresas de todos los tamaños, y sin conocimientos previos, puedan tomar acción para construir un futuro más sostenible.

Usamos tecnología e inteligencia artificial para proporcionar una solución SaaS intuitiva que simplifica el proceso de medición, reducción y certificación de la huella de carbono.

Entre otras cosas y a muy grandes rasgos, Manglai permite a sus usuarios:

- Cálculo de las emisiones de huella de carbono de forma sencilla mediante el análisis de facturas, la integración con plataformas de terceros, etc.
- Definición y gestión de planes personalizados para reducir emisiones.
- Gestión de certificaciones oficiales sin complicaciones ni dramas.

? Hablemos de tu misión

Actualmente procesamos millones de registros de consumos, facturas y métricas ambientales. Buscamos un/a Engineer Senior con visión estratégica y capacidad de ejecución, para liderar la evolución de nuestra arquitectura de datos en un momento principal de crecimiento, donde los datos son el corazón de todo lo que hacemos.

No buscamos a alguien que simplemente escriba pipelines. Buscamos a quien sea capaz de diseñar cómo Manglai trata, estructura y explota sus datos durante los próximos años, con la autonomía y el criterio de quien ya lo ha vivido antes en un ambiente B2B SaaS.

? ¿Qué buscamos en ti?

- Experiencia sólida en escalabilidad de datos y bases de datos: Has enfrentado y resuelto problemas reales de escala (millones/miles de millones de eventos o registros), comprendiendo los trade-offs entre diferentes motores de datos (MongoDB, PostgreSQL, ClickHouse, etc.).
- Criterio para elegir o migrar bases de datos: Experiencia definiendo modelos de datos escalables-
- Experiencia real liderando la estrategia de datos de un producto SaaS B2B, no solo ejecutando tareas puntuales.




- Criterio para elegir las herramientas y arquitecturas adecuadas en cada momento, sin dogmatismos ni sobreingeniería.
- Sensibilidad por la calidad, el gobierno y la trazabilidad del dato — en nuestro caso no es opcional: de ello depende la fiabilidad de cada cálculo de emisiones.
- Comprensión profunda de cómo estructurar datos para que sean explotables por otros equipos (producto, sostenibilidad, comercial), no solo por ti.
- Capacidad de balancear velocidad y solidez: sabemos que como startup necesitamos movernos rápido, pero sin construir sobre cimientos que luego no aguanten el crecimiento.
- Valorable: sensibilidad hacia la integración de inteligencia artificial en procesos de extracción y validación de datos.
- Mentalidad de producto y pragmatismo de startup: iterar rápido, priorizar impacto sobre perfección.

? ? ¿Qué retos tenemos por delante?

- Volumen y diversidad masiva de datos: facturas, consumos, datos de ERPs de terceros, certificaciones... cada cliente aporta datos de múltiples sedes y países, con formato y calidad distintos, y hay que estructurarlos sin perder flexibilidad.
- Resolver el reto de escalabilidad de MongoDB: Analizar el rendimiento actual, optimizar o liderar el proceso de migración total o parcial hacia un almacenamiento/motor más adecuado para consultas complejas y alto volumen de lectura/escritura.
- Construir una arquitectura de datos robusta y documentada, capaz de sostener el ritmo de crecimiento de la empresa sin perder flexibilidad.
- Automatización inteligente:



mejorar cómo extraemos y validamos datos de facturas y documentos para reducir el trabajo manual y crecer sin aumentar linealmente el equipo.
- Fiabilidad end-to-end: los cálculos de huella de carbono dependen de la calidad del dato subyacente; hace falta garantizar consistencia y auditabilidad en cada paso.
- De producto a plataforma de datos: sentar las bases para que Sostenibilidad, Producto y Comercial puedan explotar los datos con autonomía.

? ¿Cómo será tu día a día?

- Diseñar y liderar la arquitectura de datos de Manglai, de punta a punta: ingesta, transformación, almacenamiento y consumo. Decidir el futuro de nuestra persistencia de datos (mantener NoSQL, migrar a SQL/OLAP o diseñar una arquitectura hibrida).
- Construir y mantener los flujos de datos que dan soporte al cálculo de huella de carbono y a los objetivos de descarbonización de nuestros clientes.
- Trabajar codo a codo con el equipo de Clima para traducir metodologías de cálculo de emisiones en modelos de datos sólidos.
- Definir estándares de calidad, gobierno y documentación del dato.
- Colaborar con el resto del equipo de producto para integrar la capa de datos en la plataforma.
- Como en el resto del equipo, no hay jerarquías: tu opinión sobre producto y prioridades cuenta igual que la de cualquier otra persona.

⭐ ¿Qué nos hace especiales?

- Early startup: gran capacidad de impacto y crecimiento. Todas las personas aportamos más allá de nuestra especialidad.
- Trabajo en remoto: flexibilidad total mientras seas responsable y te coordines con el equipo.
- Horario flexible real: no medimos horas, medimos resultados.
- Transparencia y honestidad: compartimos y revisamos todos los datos, incluidos los financieros.
- Innovación: probamos cosas constantemente, especialmente en el mundo del dato y la IA.
- Equipo multidisciplinar y colaborativo: sin jerarquías ni especializaciones rígidas.
- Compromiso con el planeta: aportamos nuestro granito de arena cada día.

📌 Software Data Engineer (España)
🏢 Manglai
📍 España