FUNCIONES, TAREAS Y RESPONSABILIDADESTe encargarías de modelizar y optimar el funcionamiento de nuestras redes de calor con Python. Tu trabajo servirá para dimensionar instalaciones, estudiar la viabilidad de nuevos proyectos y mejorar el rendimiento de las redes que ya operamos.- Analizar datos de operación de instalaciones energéticas para encontrar patrones, ineficiencias y anomalías.- Desarrollar y mantener modelos de sistemas energéticos: balances, rendimientos de equipos, almacenamiento y simulación de escenarios.- Construir modelos de previsión de demanda y de precios de la energía con métodos estadísticos y de machine learning.- Desarrollar modelos de optimización de la operación y del despacho de generación.- Definir y hacer seguimiento de KPIs técnicos y económicos.- Garantizar la calidad, la coherencia y la trazabilidad de los datos.- Apoyar a operación, negocio y nuevos proyectos con análisis técnico- económicos, estudios de viabilidad y análisis de sensibilidad.- Comunicar los resultados de forma clara a perfiles técnicos y no técnicos.¿QUÉ OFRECEMOS?- Buen ambiente de trabajo- Tipo contrato: Indefinido, con 6 meses de período de prueba.- Jornada: completa, 40 horas/semana- Convenio Metal Madrid.- Categoría/Grupo /Nivel: según convenio- Vacaciones: 22 días por convenio.- Fecha de incorporación: inmediata.- Centro de trabajo: Avd. Tenerife 4, San Sebastián de los Reyes, Madrid.REQUISITOS DEL PERFIL- Formación: Grado en Ingeniería, Física, Matemáticas, Estadística, Economía, Ciencia de Datos u otra disciplina cuantitativa.- Experiencia: Entre 2 y 5 años de experiencia en el análisis de datos o en la modelización, preferiblemente en el sector energético.- Dominio de Python para análisis y modelización (pandas, numpy y librerías de visualización) y de SQL.- Conocimientos sólidos de estadística y de análisis de series temporales.- Comprensión de los fundamentos de los sistemas energéticos.- Inglés técnico (nivel B2 o superior).- Valorable: Máster o doctorado en energía,



ciencia de datos o un área afín; Machine Learning aplicado a la previsión; Optimización matemática(programación lineal o entera mixta; Pyomo, PuLP, OR- Tools o similares).- Experiencia con datos industriales (SCADAM historiadores de proceso).- Herramientas de BI (Power BI o similares).- Buenas prácticas de desarrollo: git, código reutilizable, documentación y test.- Viajes: disponibilidad para viajes locales y nacionales.- Cualidades para trabajar en equipo, pero con una alta autonomía.- Proactividad.- Persona orientada a resultados, técnica y analítica.- Análisis y tratamiento de la información.- Adaptable y adaptable a entornos híbridos- Habilidades de comunicación.- Planificación y organización- Persona rigurosa, lógica, metódica, gran capacidad de escucha y análisis, con gran orientación a la resolución de problemas, consecución de resultados.- Capacidad para realizar y gestionar múltiples tareas y proyectos al mismo tiempo- Negociación- IntegridadPROCESO DE SELECCIÓNEn REBI valoramos el talento sin importar raza, color, religión, edad, género, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, discapacidad u otras circunstancias personales o sociales. Promovemos la igualdad de oportunidades, enfocándonos en identificar y desarrollar el potencial de las personas basándonos únicamente en sus capacidades laborales, siempre desde el respeto a la diversidad y la no discriminación.1⃣ Envía tu currículum: No te liaremos rellenando mil campos, es simple, solo necesitas cargar tu CV, y unas breves preguntas.2⃣ Preselección : Si tu perfil encaja con nuestros requisitos, contactaremos contigo para conocernos a través de una video entrevista, en algunas ocasiones precedida de una breve entrevista telefónica.3⃣ Entrevista: Sí tu perfil encaja en nuestro equipo, nos pondremos en contacto contigo para una entrevista en nuestras instalaciones (pueden también realizarse pruebas técnicas o de idiomas de las que te informaremos previamente).4⃣ Tanto si has sido seleccionado/a como si no, nuestro equipo contactará contigo.

📌 Desarrollador/A Python (A Coruña)
🏢 Recursos De La Biomasa
📍 A Coruña