Científico de Datos Sénior, Interrupciones y Clima Extremo

• Experiencia demostrada en el desarrollo de modelos de predicción de interrupciones en la transmisión; este es un requisito fundamental para el puesto.
• Más de 5 años de experiencia (académica o en la industria) aplicando modelización estadística y aprendizaje automático a la fiabilidad de la red, la predicción de interrupciones por tormentas o problemas relacionados del sector energético.
• Se valorará muy positivamente la experiencia trabajando con empresas de servicios públicos, ISOs/RTOs o gestores de red en previsión operativa relacionada con el clima.
• Trayectoria de publicaciones revisadas por pares, patentes o modelos de producción implementados en predicción de interrupciones, riesgo de incendios forestales o impactos de fenómenos meteorológicos extremos.

Habilidades Técnicas y de Modelización

• Sólida base en métodos de aprendizaje automático (métodos de ensamble, redes neuronales, modelos probabilísticos) y modelización estadística para problemas espacio-temporales.
• Experiencia combinando modelos mecánicos/basados en la física con enfoques basados en datos para la predicción de fallos en infraestructuras.
• Competencia en el uso de datos y herramientas geoespaciales (GeoPandas, ArcGIS o equivalente) y grandes conjuntos de datos meteorológicos multidimensionales.
• Habilidades avanzadas en Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow o PyTorch) con capacidad para escribir código limpio, bien documentado y de calidad de producción; la experiencia con R, SQL o Julia es un plus.
• Capacidad para optimizar el tiempo de ejecución de los modelos y los flujos de trabajo computacionales para su uso operativo en tiempo real.

Codificación Agéntica y Desarrollo Asistido por IA

• Experiencia práctica en el uso de herramientas de codificación agéntica (Claude Code, Cursor, agentes Copilot o similares) como parte central de los flujos de trabajo de desarrollo diario; no solo autocompletado, sino delegar tareas de codificación de múltiples pasos a agentes de IA.
• Capacidad para estructurar el trabajo para agentes de IA: redactar especificaciones claras, descomponer problemas y proporcionar contexto para que los agentes produzcan código correcto y mantenible.
• Gran criterio para revisar y validar el código generado por agentes, especialmente en lo que respecta a la corrección científica en los flujos de trabajo de modelización.

BENEFICIOS

• Se valorará muy positivamente contar con un doctorado (Ph.D.) en Ingeniería Ambiental, Ciencias Atmosféricas, Ingeniería Civil, Estadística, Ciencia de Datos o un campo cuantitativo relacionado.
• Se considerará un máster con experiencia aplicada sustancial en la modelización de riesgos de infraestructura o interrupciones causadas por el clima.

Experiencia Profesional

Buscamos un Senior Data Scientist con amplia experiencia en la modelización del impacto de fenómenos meteorológicos extremos en la infraestructura de la red eléctrica, con un enfoque particular en la predicción de interrupciones en la transmisión. En este puesto, diseñarás, construirás y pondrás en funcionamiento modelos estadísticos y de aprendizaje automático que predigan las interrupciones y fallos causados por el clima en los sistemas de transmisión y distribución, apoyando directamente la toma de decisiones de las empresas de servicios públicos antes y durante eventos meteorológicos extremos.

Trabajarás en la intersección de las ciencias atmosféricas, los sistemas de potencia y el aprendizaje automático, combinando la comprensión mecánica y basada en la física del fallo de las infraestructuras con métodos probabilísticos basados en datos. Tus modelos alimentarán productos operativos en tiempo real utilizados por las empresas de servicios públicos para anticipar interrupciones, posicionar equipos y gestionar el riesgo de la red durante tormentas, vientos extremos y condiciones de incendios forestales.

RESPONSABILIDADES

• Diseñar, desarrollar y validar modelos de aprendizaje automático para predecir interrupciones en la transmisión causadas por fenómenos meteorológicos extremos, combinando enfoques mecánicos y probabilísticos.
• Construir modelos espacio-temporales que vinculen los pronósticos meteorológicos con el riesgo de fallo de la infraestructura, incluyendo estimaciones de la probabilidad de fallo (POF) para activos de transmisión y distribución.
• Desarrollar modelos que caractericen la interrelación entre las interrupciones en la transmisión, los eventos meteorológicos extremos y el riesgo de ignición de incendios forestales.
• Integrar conjuntos de datos heterogéneos (resultados de modelos meteorológicos, datos de activos e infraestructura, registros históricos de interrupciones y capas geoespaciales) en flujos de trabajo de modelización robustos y reproducibles.
• Convertir modelos de nivel de investigación en sistemas de producción rápidos y fiables, adecuados para flujos de trabajo de previsión en tiempo real.
• Evaluar y comparar el rendimiento de los modelos frente a métodos de vanguardia y comunicar claramente la precisión, la capacidad y la incertidumbre a los equipos internos y a los clientes de servicios públicos.
• Colaborar con meteorólogos, modeladores de riesgos e ingenieros de software para mejorar las capacidades de los productos de interrupciones y fenómenos meteorológicos extremos de Technosylva.
• Aprovechar herramientas de codificación agéntica (agentic coding) durante todo el ciclo de vida del desarrollo, utilizando agentes de IA para acelerar el prototipado de modelos, el desarrollo de flujos de trabajo, las pruebas y la documentación, manteniendo al mismo tiempo rigurosos estándares de revisión y validación.

REQUISITOS

Educación