Ingeniero de Data Management

Statkraft; San Isidro; Presencial; PEN 90.000 - 150.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Early Fridays - Horario Flexible

Descripción de la vacante

Statkraft Perú busca un Ingeniero de Data Management para integrar datos operativos de centrales y convertirlos en información accionable que respalde mantenimiento y operación. Se combinará ciencia de datos, ingeniería de datos y conocimiento operativo para implementar soluciones de IA y analítica avanzada.

El rol diseña infraestructuras analíticas, pipelines de datos y patrones de calidad, facilitando despliegues reproducibles en el portafolio de centrales, y colabora estrechamente con

Formación

• Formación en Ingeniería relevante y posgrado valorados en Ciencia de Datos o IA.
• Experiencia mínima de 3 años en ciencia de datos aplicada o analítica avanzada.
• Experiencia en despliegue de modelos ML en entornos productivos (MLOps).
• Conocimiento de datos industriales y sensores para mantenimiento predictivo.

Responsabilidades

• Actuar como puente entre datos de centrales y operaciones para generar información accionable.
• Desarrollar, implantar y escalar soluciones de IA y analítica para anticipar fallas y mantenimiento predictivo.
• Diseñar y mantener infraestructuras analíticas, pipelines de ingesta y plataformas de modelos.
• Trabajar con Operaciones y Mantenimiento para convertir retos en valor de negocio.

Conocimientos

Machine Learning

Deep Learning

Analítica avanzada

Series temporales

Detección de anomalías

MLOps

Educación

Ingeniería Electrónica

Ingeniería Mecatrónica

Ingeniería Eléctrica

Ingeniería Mecánica

Ingeniería de Sistemas

Ciencia de Datos

Machine Learning / IA aplicada

Herramientas

Python

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Keras

XGBoost

PySpark

Databricks

Lakehouse

SCADA

PI System

OPC-UA

MQTT

Power BI

LLMs / RAG / LangChain

Descripción del empleo

Statkraft es una compañía que, además de generar energía 100% renovable, tiene un marcado compromiso con la diversidad, la inclusión y la equidad de género. Además, desarrolla sus operaciones en más de17 países, bajo sólidos estándares de seguridad y éticos. Los invita a unir su talento como el/la nuevo(a)Ingeniero de Data Managementyser parte de un futuro más verde.

Descripción del empleo

Actuar como puente entre los datos operativos generados por las centrales de Statkraft Perú y la capacidad de la organización para transformarlos en información accionable para la operación y el mantenimiento de los activos.

El puesto combina ciencia de datos aplicada, ingeniería de datos y conocimientos operativos para desarrollar, implementar y escalar soluciones de inteligencia artificial y analítica avanzada que permitan anticipar fallas, predecir el comportamiento de los equipos y respaldar estrategias de mantenimiento basado en condición.

Diseñar, desarrollar y mantener la infraestructura analítica necesaria para operar estas soluciones de forma confiable en entornos productivos, incluyendo pipelines de ingestión de datos, arquitecturas de datos escalables y plataformas para el despliegue y monitoreo de modelos analíticos. Asimismo, establecer patrones reutilizables, plantillas técnicas y estándares de calidad de datos que permitan replicar estas soluciones de manera eficiente en todo el portafolio de centrales de generación.

Trabajar estrechamente con los equipos de Operaciones y Mantenimiento para convertir desafíos operativos, comportamientos de equipos y modos de falla en soluciones analíticas que generen valor de negocio sostenible, medible y de alto impacto.

Formación Académica:

• Bachiller o titulado en Ingeniería Electrónica, Ingeniería Mecatrónica, Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Mecánica, Ingeniería de Sistemas o disciplinas afines.
• Se valorarán estudios de posgrado en Ciencia de Datos, Machine Learning, Inteligencia Artificial Aplicada o Ingeniería de Datos.

Experiencia:

• Mínimo 3 años de experiencia en ciencia de datos aplicada, desarrollo de modelos de inteligencia artificial o analítica avanzada en entornos productivos.
• Experiencia en los sectores de energía, minería u otras industrias con alta generación de datos provenientes de sensores será altamente valorada.
• Se considerará una ventaja contar con experiencia o exposición a áreas de Operaciones y Mantenimiento (O&M), instrumentación o mantenimiento, que permita comprender mejor el desempeño de los activos y los desafíos operativos.
• Experiencia en el despliegue de modelos de machine learning en entornos productivos (MLOps).
• Conocimiento en gestión, monitoreo y gobierno del ciclo de vida completo de modelos analíticos, desde su desarrollo hasta su operación.

Conocimientos:

• Experiencia en Machine Learning, Deep Learning y analítica avanzada aplicada a entornos industriales.
• Dominio de Python y herramientas como Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras y XGBoost.
• Conocimiento en análisis de series temporales, predicción, detección de anomalías y mantenimiento predictivo.
• Experiencia en ingeniería de datos, PySpark, Databricks y arquitecturas modernas de datos (Lakehouse).
• Conocimiento en MLOps, despliegue y monitoreo de modelos en producción.
• Familiaridad con sistemas industriales como SCADA, PI System (OSIsoft), OPC-UA y MQTT.
• Experiencia o exposición a Operaciones y Mantenimiento (O&M), instrumentación o sistemas de control.
• Deseable conocimiento de Power BI, LLMs, RAG, LangChain, Semantic Kernel, Microsoft Copilot Studio y Power Platform.

Información adicional

¿Por qué unirte a nosotros?

• Oportunidades ilimitadas de aprendizaje y desarrollo en diferentes niveles de la organización.
• La posibilidad de impulsar tu carrera profesional formando parte de una red global de expertos, líderes, especialistas y graduados de diversos países y culturas.
• La oportunidad de trabajar con propósito, contribuyendo activamente a la transición energética y a la construcción de un futuro más sostenible.
• Una cultura organizacional centrada en las personas, que promueve la flexibilidad laboral, el equilibrio entre la vida personal y profesional, y el bienestar de sus colaboradores.

Beneficios:

• Early Fridays - Horario Flexible.