Ingeniero de Software Full Stack

Acerca de LGND LGND es una startup en etapa inicial que está revolucionando la infraestructura de inteligencia artificial geoespacial. Cerramos la brecha entre los grandes modelos de observación terrestre y los desarrolladores de aplicaciones específicas, permitiendo una interacción intuitiva con datos geoespaciales. Nuestra misión principal es dotar a los tomadores de decisiones de información rápida a partir de grandes conjuntos de datos complejos. Como parte de nuestro pequeño y dinámico equipo, desempeñarás un papel fundamental en la creación de herramientas que nunca antes han existido. Resumen del puesto Estamos buscando un ingeniero de software full stack creativo y entusiasta para unirse a nuestro equipo fundador de producto. En este puesto, transformarás ideas iniciales en demos funcionales e interactivos en poco tiempo, mostrando el potencial de nuestra plataforma. Trabajarás principalmente con React y Python, interactuando con las API de LGND, servicios geoespaciales y marcos de trabajo de inteligencia artificial a gran escala, incluyendo protocolos emergentes como el Modelo de Protocolo de Contexto (MCP). Este es un puesto ágil y experimental, diseñado para ayudarnos a validar rápidamente funciones y casos de uso. Trabajarás estrechamente con líderes de producto e investigación, crearás interfaces ligeras para nuestra infraestructura backend y prototiparás interacciones que den vida a los datos geoespaciales y los resultados de IA, especialmente mediante mapas y interfaces espaciales. Este puesto es ideal para alguien que se desenvuelve bien en la ambigüedad, entrega rápidamente y tiene una visión aguda del potencial del producto. Es una oportunidad única para ayudar a definir y moldear la interfaz frontal de una plataforma geoespacial nativa de IA antes de escalar un equipo más amplio de ingeniería y diseño. Este es un puesto híbrido, con preferencia por candidatos ubicados en Nueva York, el área de la Bahía de San Francisco o Copenhague. También es posible trabajar de forma remota. Principales responsabilidades Prototipado rápido: Llevar ideas desde la pizarra a un demo funcional en días, no semanas. Crear y iterar sobre nuevos productos y funciones utilizando interfaces ligeras y las API backend de LGND. Desarrollo frontend: Crear interfaces ricas y conscientes del espacio utilizando React, incluyendo interfaces basadas en mapas (por ejemplo, Mapbox), visualizaciones de datos y paneles ligeros. Integración de API: Trabajar casi exclusivamente con API, integrando los servicios de LGND y servidores MCP, así como servicios geoespaciales de terceros. Colaboración backend: Escribir o modificar pequeños componentes backend usando Python, especialmente para herramientas internas o extensiones ligeras a nuestras API existentes. Interfaz consciente de la infraestructura: Crear interfaces frontend que respondan a las limitaciones reales de computación y datos, especialmente al trabajar con grandes conjuntos de datos espaciales o flujos de trabajo de ML. Experimentación de UX: Ayudar a evaluar la experiencia de usuario para interactuar con incrustaciones (embeddings), resultados de búsqueda vectorial y metadatos espaciales. Proponer nuevos patrones cuando sea necesario. Colaboración multifuncional: Trabajar junto a ingenieros de IA, desarrolladores backend, líderes de producto e investigadores para transformar flujos de trabajo técnicos en interfaces intuitivas. Velocidad y flexibilidad: Adaptarse rápidamente en un entorno de startup ágil donde las prioridades cambian y se fomenta la experimentación. Alcance del trabajo: Primeros 3 meses Crear una interfaz interactiva basada en mapas para demostrar una nueva funcionalidad de búsqueda geoespacial impulsada por la API de búsqueda vectorial de LGND. Prototipar una interfaz de exploración que permita a los usuarios definir un área de interés, seleccionar un modelo y consultar resultados de búsqueda basados en MCP. Ayudar a construir el entorno interno de pruebas para evaluar incrustaciones y comparaciones vectoriales entre diferentes salidas de modelos. Integrar mapas de Mapbox y otras capas geoespaciales en interfaces frontend de demostración para pruebas con usuarios en tiempo real. Colaborar con los equipos backend e investigación para refinar los contratos entre interfaz y API, y proponer mejoras desde el lado frontend. Requisitos Habilidades técnicas requeridas Experiencia frontend: Experiencia profunda con React, incluyendo arquitectura de componentes, gestión de estado y marcos de estilización. Bibliotecas de mapas: Conocimiento de Mapbox, Leaflet u otras bibliotecas de mosaicos o renderizado de mapas. Conocimiento backend: Conocimientos prácticos de Python, especialmente para integrarse con API o escribir lógica backend ligera. Integración de API: Capacidad para trabajar con API RESTful, cargas JSON y llamadas asíncronas. Experiencia con bases de datos: Alguna experiencia con bases de datos relacionales como PostgreSQL o MySQL. Iteración rápida: Capacidad para prototipar, probar y revisar interfaces rápidamente con mínima supervisión. Git y CI/CD: Comodidad con flujos de trabajo de control de versiones y herramientas básicas de CI/CD (por ejemplo, GitHub Actions). Curiosidad por IA/ML: Interés en sistemas de IA/ML, especialmente modelos fundamentales geoespaciales e incrustaciones vectoriales (no se requiere experiencia previa). Nota: Aunque no cumplas todos los criterios, te animamos a postularte. Aceptamos candidatos con diversos antecedentes y trayectorias no tradicionales. Experiencia deseable Experiencia previa en startups en etapa inicial o en entornos de prototipado. Exposición a datos y formatos geoespaciales (GeoJSON, conjuntos de mosaicos, datos ráster). Conocimiento del Modelo de Protocolo de Contexto o flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación. Experiencia visualizando salidas de modelos, incrustaciones o métricas de ML en aplicaciones frontend. Capacidad para diseñar interfaces para usuarios no técnicos o analistas. Habilidades no técnicas Iniciativa: Capacidad para tomar la iniciativa, definir el alcance del trabajo de forma independiente y manejar la ambigüedad. Creativo y curioso: Disfruta experimentar con nuevas interfaces y tecnologías. Orientado al producto: Enfocado en la experiencia del usuario final y en entregar valor utilizable rápidamente. Colaborativo: Trabaja bien con partes interesadas técnicas y no técnicas. Flexible y adaptable: Se desenvuelve bien en entornos con prioridades competitivas y contextos cambiantes. Beneficios Beneficios y valores culturales En LGND valoramos: Humildad: Valoramos la colaboración y aprender de los demás. Integridad: Mantener la honestidad y la transparencia. Eficacia: Enfocarnos en lo que funciona y entregar resultados. Beneficios Salario competitivo basado en experiencia y ubicación Opciones de participación accionaria en una startup de alto crecimiento en etapa inicial Seguro médico y plan 401k Arreglos de trabajo flexibles (híbrido/remoto) Oportunidad de influir en la tecnología y la cultura de LGND Trabajar en problemas de vanguardia en inteligencia artificial geoespacial con impacto real