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.

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