Company Description: AyCA Spa Job Description: En AyCA SPA nos encontramos en búsqueda de un Ingeniero de Datos. Propósito o Misión del Cargo El Ingeniero de Datos en Mantenimiento de Planta es responsable de diseñar, implementar y gestionar la infraestructura de datos y los sistemas de análisis necesarios para optimizar las estrategias y procesos de mantenimiento. Su rol principal es transformar los datos generados por los equipos, sistemas de monitoreo y actividades de mantenimiento en información valiosa y accionable que permita mejorar la confiabilidad de los activos, reducir costos, predecir fallas y optimizar la planificación de las intervenciones. Principales Responsabilidades Diseño e Implementación de la Arquitectura de Datos Colaborar con el equipo de mantenimiento y TI para comprender las necesidades de datos y diseñar una arquitectura robusta y escalable para la recopilación, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos de mantenimiento. Seleccionar e implementar las herramientas y tecnologías adecuadas para la gestión de datos (bases de datos, data lakes, plataformas de procesamiento en la nube, etc.). Establecer y mantener los procesos de extracción, transformación y carga (ETL/ELT) de datos desde diversas fuentes (CMMS, sensores IoT, registros manuales, etc.). Integración de sistemas SCADA y PLCs con tecnologías cloud (OPC UA, MQTT, REST APIs) Garantizar la calidad, integridad y seguridad de los datos de mantenimiento. Desarrollo de Soluciones de Análisis y Reporte Desarrollar modelos de datos y esquemas que faciliten el análisis y la generación de insights relevantes para el mantenimiento. Crear dashboards, informes y visualizaciones interactivas que permitan al equipo de mantenimiento monitorear KPIs, identificar tendencias, evaluar la efectividad de las estrategias y tomar decisiones informadas. Implementar técnicas de análisis predictivo (machine learning, inteligencia artificial) para predecir fallas de equipos, optimizar la planificación de mantenimiento preventivo y proactivo. Automatizar la generación de informes y alertas para facilitar la toma de decisiones en tiempo real. Diseñar e implementar flujos de procesamiento de datos industriales. Construir y entrenar modelos de ML para detección de fallas y patrones de operación. Diseñar estrategias para la optimización y escalabilidad del sistema de IA. Integrar modelos de IA con bases de datos y sistemas de control industriales. Asegurar la seguridad y confiabilidad del sistema en entornos industriales. Soporte y Optimización de Sistemas de Datos Monitorear y mantener el rendimiento y la disponibilidad de la infraestructura de datos de mantenimiento. Identificar y resolver problemas relacionados con la calidad, integridad y flujo de datos. Optimizar los procesos de ETL/ELT y las consultas de datos para mejorar la eficiencia del análisis. Mantener la documentación técnica de la arquitectura de datos, los procesos y las soluciones implementadas. Colaboración y Comunicación Trabajar en estrecha colaboración con el equipo de mantenimiento (planificadores, supervisores, técnicos), el departamento de TI y otros stakeholders para comprender sus necesidades de datos y ofrecer soluciones efectivas. Comunicar de manera clara y concisa los hallazgos del análisis de datos y las recomendaciones al equipo de mantenimiento y la gerencia. Participar en reuniones y proyectos relacionados con la mejora continua y la transformación digital del área de mantenimiento. Capacitar al personal de mantenimiento en el uso de las herramientas y los informes de análisis de datos. Documentar procesos y modelos. Investigación y Desarrollo Mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias y tecnologías en el campo del análisis de datos, la inteligencia artificial y el mantenimiento predictivo. Investigar y proponer nuevas herramientas y técnicas que puedan mejorar la eficiencia y efectividad del mantenimiento basado en datos. Participar en proyectos piloto para la implementación de nuevas soluciones de análisis. Requisitos Título profesional en Ingeniería (Informática, Industrial, Mecánica, Eléctrica o carreras afines) con especialización o experiencia en análisis de datos, ciencia de datos o gestión de información. Experiencia Plataformas de nube pública: AWS (IoT Core, Lambda, S3), Azure (IoT Hub, Functions) o Google Cloud (Pub/Sub, Firestore). Diseño o implementación de dashboards para visualización de datos industriales (Power BI, Grafana, etc.). Haber desarrollado proyectos similares, ya sea como profesional o estudiante (tesis). Experiencia en el desarrollo de modelos de Machine Learning. Experiencia práctica con Python, pandas, scikit-learn, TensorFlow, XGBoost o similares. Experiencia en arquitectura de datos: bases SQL, ETL, APIs. Conocimientos en integración de sistemas industriales mediante APIs REST, OPC-UA o MQTT. Capacidad para diseñar arquitecturas escalables y eficientes. Conocimiento en ciberseguridad industrial. Familiaridad con software industriales. Experiencia en desarrollo de aplicaciones para entornos industriales. Si crees que cumples con las competencias envíanos tu CV indicando pretensiones de renta y disponibilidad. Ayúdanos a compartir para llegar a mas personas !!

En AyCA SPA nos encontramos en búsqueda de un Ingeniero de Datos. Propósito o Misión del Cargo El Ingeniero de Datos es responsable de diseñar, implementar y gestionar la infraestructura de datos y los sistemas de análisis necesarios para optimizar las estrategias y procesos de mantenimiento. Su rol principal es transformar los datos generados por los equipos, sistemas de monitoreo y actividades de mantenimiento en información valiosa y accionable que permita mejorar la confiabilidad de los activos, reducir costos, predecir fallas y optimizar la planificación de las intervenciones. Principales Responsabilidades Colaborar con el equipo de mantenimiento y TI para comprender las necesidades de datos y diseñar una arquitectura robusta y escalable para la recopilación, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos de mantenimiento. Seleccionar e implementar las herramientas y tecnologías adecuadas para la gestión de datos (bases de datos, data lakes, plataformas de procesamiento en la nube, etc.). Establecer y mantener los procesos de extracción, transformación y carga (ETL/ELT) de datos desde diversas fuentes (CMMS, sensores IoT, registros manuales, etc.). Integración de sistemas SCADA y PLCs con tecnologías cloud (OPC UA, MQTT, REST APIs) Garantizar la calidad, integridad y seguridad de los datos de mantenimiento. Desarrollo de Soluciones de Análisis y Reporte Desarrollar modelos de datos y esquemas que faciliten el análisis y la generación de insights relevantes para el mantenimiento. Crear dashboards, informes y visualizaciones interactivas que permitan al equipo de mantenimiento monitorear KPIs, identificar tendencias, evaluar la efectividad de las estrategias y tomar decisiones informadas. Implementar técnicas de análisis predictivo (machine learning, inteligencia artificial) para predecir fallas de equipos, optimizar la planificación de mantenimiento preventivo y proactivo. Automatizar la generación de informes y alertas para facilitar la toma de decisiones en tiempo real. Diseñar e implementar flujos de procesamiento de datos industriales. Construir y entrenar modelos de ML para detección de fallas y patrones de operación. Diseñar estrategias para la optimización y escalabilidad del sistema de IA.Integrar modelos de IA con bases de datos y sistemas de control industriales. Asegurar la seguridad y confiabilidad del sistema en entornos industriales. Requisitos Título profesional en Ingeniería (Informática, Industrial, Mecánica, Eléctrica o carreras afines) con especialización o experiencia en análisis de datos, ciencia de datos o gestión de información. Experiencia Plataformas de nube pública: AWS (IoT Core, Lambda, S 3), Azure (IoT Hub, Functions) o Google Cloud (Pub/Sub, Firestore). Diseño o implementación de dashboards para visualización de datos industriales (Power BI, Grafana, etc.). Haber desarrollado proyectos similares, ya sea como profesional o estudiante (tesis). Experiencia en el desarrollo de modelos de Machine Learning. Experiencia práctica con Python, pandas, scikit-learn, TensorFlow, XGBoost o similares. Experiencia en arquitectura de datos: bases SQL, ETL, APIs. Conocimientos en integración de sistemas industriales mediante APIs REST, OPC-UA o MQTT. Capacidad para diseñar arquitecturas escalables y eficientes. Conocimiento en ciberseguridad industrial. Familiaridad con software industriales. Experiencia en desarrollo de aplicaciones para entornos industriales. Si crees que cumples con las competencias envíanos tu CV indicando pretensiones de renta y disponibilidad. Ayúdanos a compartir para llegar a mas personas !!