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.

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