Ingeniero de Data Management

Statkraft; San Isidro; Presencial; PEN 90.000 - 120.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Bonos

Utilidades

Sede: Lima - San Isidro.

Early Fridays - Horario Flexible

Contrato Indeterminado

Descripción de la vacante

Statkraft Perú busca un líder en ciencia de datos aplicado para convertir datos operativos de generación en información accionable. El rol combina analítica avanzada, ingeniería de datos y experiencia operativa para diseñar, implementar y escalar soluciones de IA que anticipen fallas y respalden mantenimiento basado en condición.

Se valorará experiencia en entornos productivos de energía o minería, con despliegue de modelos en producción y dominio de PySpark, Databricks, Lakehouse y herramientas

Formación

• Experiencia de al menos 3 años en ciencia de datos aplicada y analítica avanzada en entornos productivos.
• Experiencia en sectores con alta generación de datos de sensores (energía, minería u otros).
• Ventaja: exposición a Operaciones y Mantenimiento (O&M) e instrumentación.
• Experiencia en despliegue de modelos de ML en producción (MLOps).
• Gestión y gobierno del ciclo de vida de modelos analíticos, desde desarrollo hasta operación.

Responsabilidades

• Actuar como puente entre datos operativos de centrales y la capacidad de la organización para convertirlos en información accionable para operación y mantenimiento de activos.
• Desarrollar, implementar y escalar soluciones de IA y analítica para anticipar fallas y predecir comportamiento de equipos.
• Diseñar y mantener infraestructuras analíticas, pipelines de datos y plataformas para despliegue y monitoreo de modelos.
• Trabajar estrechamente con Operaciones y Mantenimiento para generar valor de negocio medible y sostenible.

Conocimientos

Machine learning

Deep learning

Python

PySpark

Databricks

TensorFlow

MLOps

Predicción de fallas

Educación

Ingeniería Electrónica

Ingeniería Mecatrónica

Ingeniería Eléctrica

Posgrado en Ciencia de Datos

Herramientas

PySpark

Databricks

Lakehouse

OSISoft PI

SCADA

OPC-UA

MQTT

Power BI

Keras

XGBoost

Descripción del empleo

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.

Requisitos

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

• Bonos.
• Utilidades.
• Sede: Lima - San Isidro.
• Early Fridays - Horario Flexible.
• Contrato Indeterminado.