Cientifico de datos de edificios

Hays; Islas Baleares; Presencial; EUR 40.000 - 70.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa innovadora busca un Científico de Datos para liderar mejoras en la eficiencia energética a través de la automatización y el análisis de datos. En esta emocionante posición, serás responsable de aplicar algoritmos de aprendizaje automático y herramientas estadísticas para resolver problemas complejos relacionados con el consumo energético. Si tienes un fuerte trasfondo en matemáticas y experiencia en programación, esta es tu oportunidad para contribuir a iniciativas de I+D y trabajar en un entorno dinámico y colaborativo. Únete a un equipo apasionado por la sostenibilidad y la innovación.

Formación

• 3-5 años de experiencia en análisis de datos y aprendizaje automático.
• Sólida formación matemática y experiencia en herramientas estadísticas.

Responsabilidades

• Automatización de recomendaciones de eficiencia energética utilizando modelos.
• Aplicación de algoritmos estadísticos para problemas de eficiencia energética.

Conocimientos

Análisis de datos

Aprendizaje automático

Programación en Python

Metodologías analíticas

Comunicación efectiva

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:

1. El candidato ideal poseerá un mínimo de 3-5 años de experiencia relevante.
2. Título avanzado en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Estadística o campos equivalentes.
3. Sólida formación matemática con conocimientos en metodologías analíticas como procesamiento de señales, selección y verificación de modelos, optimización, redes neuronales artificiales, bayesianas, etc.
4. Conocimiento experto de herramientas estadísticas (por ejemplo, R, Matlab) y capacidad para crear prototipos rápidamente y demostrar ideas (por ejemplo, Python).
5. Experiencia con algoritmos de minería de datos y pruebas estadísticas con datos del mundo real.
6. Fuertes habilidades de programación en al menos un lenguaje orientado a objetos, interpretado o de scripting.
7. Habilidades de comunicación y presentación efectivas.
8. Capacidad para colaborar en equipos multifuncionales y gestionar múltiples prioridades.
9. Autodirigido y orientado a soluciones.
10. Alta integridad y estándares éticos.
11. Comodidad trabajando en entornos multidisciplinarios de ritmo acelerado, manteniendo la privacidad de datos de clientes.
12. Experiencia en datos del dominio energético, preferiblemente con datos de intervalos y/o medidores inteligentes.
13. Conocimiento del diseño mecánico de sistemas en edificios, incluyendo análisis de necesidades, selección de equipos y dimensionamiento.
14. Experiencia en sistemas de monitoreo de carga no intrusivos.
15. Título en Ingeniería Mecánica o Civil, con conocimientos en sistemas mecánicos en edificios.
16. Experiencia en herramientas de visualización de datos y gestión de grandes conjuntos de datos.
17. Experiencia con plataformas de almacenamiento de datos operativos.
18. Familiaridad con ciclos de vida de desarrollo y despliegue de software, incluyendo QA y automatización de pruebas.
19. Experiencia en startups o pequeñas empresas.