Analista de Datos (Data Analyst) para el sector energético

Una de las apuestas estratégicas de Tecnalia es el desarrollo de productos y herramientas para la digitalización de los diferentes sectores industriales.

Tecnalia quiere potenciar las aplicaciones de digitalización en el sector energético, Digital Energy, mediante las nuevas tecnologías digitales. Para ello, los perfiles de analista de datos y de científico y científica de datos (data analyists y data scientists) son parte troncal del equipo de trabajo de Digital Energy.

Tecnalia quiere incorporar a Digital Energy una persona con el perfil de Data Analyist con capacidad de conceptualización de los problemas energéticos, desarrollando tareas que van desde la comprensión y definición de la necesidad del cliente, el análisis de la existencia suficiente y de calidad de datos, la investigación de las diferentes aproximaciones al desarrollo, hasta la especificación teórica del problema y hacia un planteamiento matemático de resolución del mismo. Trabajará junto con los Data Scientist del grupo en buscar soluciones a las problemáticas del sector energético (eficiencia energética, operación y mantenimiento de instalaciones energéticas, servitización de productos en sectores como el petroquímico, …).

El o la analista de datos se incorporará a un equipo joven, en pleno crecimiento, que desarrolla soluciones para los clientes del sector energético basadas en técnicas que van desde la estadística hasta el machine learning pasando por la inteligencia artificial y la realidad aumentada.

Se requiere una persona resolutiva, con capacidad de trabajo en equipo, con una clara orientación a resultados, creativa y con capacidad de adaptarse a nuevos ambientes. Sus tareas entre otras serán:

• Interlocución con el cliente para detectar e identificar sus necesidades, entender su negocio estratégico y cómo el Big Data puede ser una palanca de transformación de valor, y sobre todo en la comprensión del problema y la definición del proyecto,
• Análisis de la existencia y calidad de datos, de la necesidad de la configuración de la medida o generación de datos sintéticos,
• Definición del enfoque al desarrollo del problema desde una perspectiva matemática (desarrollos basados en la estadística, en métodos descriptivos como clasificación, predicciones basadas en técnicas de regresión, optimización de funciones coste),
• Posibilidad de conceptualizaciones hacia el desarrollo mediante técnicas machine learning en función de la capacidad y experiencia del candidato o candidata.
• Trabajo en equipo con dos perfiles complementarios, los expertos del modelado energético del proceso de una parte, y los científicos de datos de otra, para conformar equipos mixtos. Esta labor conllevará a veces la responsabilidad de gestión de proyectos.