Cientifico de datos de edificios

Hays; Castilla-La Mancha; Presencial; EUR 40.000 - 70.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa innovadora está buscando un Científico de Datos especializado en edificios para unirse a su equipo. En esta emocionante posición, serás responsable de mejorar continuamente los estimadores de desagregación y automatizar recomendaciones de eficiencia energética. Aplicarás algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático de vanguardia para abordar problemas específicos de eficiencia energética. La oportunidad de trabajar en un entorno multidisciplinario te permitirá contribuir a iniciativas de I+D y desarrollar análisis visuales impactantes. Si tienes pasión por la sostenibilidad y la innovación, esta es la oportunidad perfecta para ti.

Formación

• 3-5 años de experiencia relevante en análisis de datos y aprendizaje automático.
• Sólida formación matemática y experiencia en algoritmos de minería de datos.

Responsabilidades

• Automatizar recomendaciones de eficiencia energética utilizando modelos avanzados.
• Crear análisis visuales que reflejen evaluaciones energéticas.

Conocimientos

Análisis de datos

Aprendizaje automático

Programación en Python

Comunicación efectiva

Optimización

Integridad y ética

Educación

Título avanzado en Ciencias de la Computación

Título en Ingeniería Mecánica o Civil

Herramientas

R

Matlab

Python

Descripción del empleo

Estamos buscando un Científico de Datos especializado en edificios.

1. Trabajar en mejoras continuas de estimadores de desagregación (uso final de energía, temporal, agrupamiento para permitir la segmentación de clientes en grandes conjuntos de datos, etc.).
2. Las principales responsabilidades se centran en la automatización de recomendaciones de eficiencia energética utilizando una variedad de reglas de negocio y modelos.
3. Aplicación de algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático de vanguardia para problemas específicos de eficiencia energética (por ejemplo, consumos anormales, detección de picos, cargas inactivas durante horas no laborables, etc.).
4. Crear análisis visuales cuantitativos y cualitativos que reflejen evaluaciones energéticas.
5. Asistir en nuevas iniciativas de I+D según sea necesario.

Calificaciones y atributos personales:

El candidato ideal poseerá un mínimo de 3-5 años de experiencia relevante.

1. Título avanzado en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Estadística o campos equivalentes.
2. Sólida formación matemática con conocimientos enseñables de diversas metodologías analíticas como procesamiento de señales, selección de modelos, verificación de modelos, optimización, redes neuronales artificiales, bayesianas, etc.
3. Conocimiento experto de herramientas estadísticas (por ejemplo, R, Matlab, etc.) y la capacidad de crear prototipos rápidamente y demostrar nuevas ideas (por ejemplo, Python).
4. Experiencia con algoritmos de minería de datos y/o pruebas estadísticas con datos de la vida real.
5. Fuertes habilidades de programación con amplia experiencia en al menos un lenguaje orientado a objetos, interpretado o de scripting.
6. Fuertes habilidades de comunicación y presentación.
7. Capacidad para navegar equipos multifuncionales y múltiples prioridades.
8. Autodirigido y orientado a soluciones.
9. Integridad y estándares éticos intransigentes.
10. Cómodo trabajando en un entorno multidisciplinario de ritmo rápido mientras mantiene estrictos requisitos de privacidad de datos de clientes.
11. Experiencia trabajando en el dominio de datos de energía eléctrica, preferiblemente con datos de intervalos y/o medidores inteligentes.
12. Conocimiento del diseño mecánico de sistemas mecánicos o eléctricos de edificios, incluyendo análisis de necesidades, selección de equipos, métodos de dimensionamiento y problemas.
13. Experiencia específica en sistemas de monitoreo de carga no intrusivos.
14. Título en Ingeniería Mecánica o Civil con conocimiento específico de sistemas mecánicos en edificios.
15. Experiencia con herramientas de visualización de datos, especialmente gestionando grandes conjuntos de datos.
16. Experiencia trabajando con plataformas de almacenamiento de datos operativos.
17. Familiaridad con los ciclos de vida de desarrollo y despliegue de software, especialmente QA y automatización de pruebas.
18. Experiencia en startups o pequeñas empresas.