Ofertes d'ocupació a Renfe

• Nivell d'experiència---
• Tipus de contracteA temps complert
• Publicada25 de març

. Python Machine Learning

Empresa de servicios de transportes ferroviarios de viajeros y mercancías que depende del Ministerio de Fomento.

Funciones del puesto

• Definir la arquitectura de datos y el pipeline predictivo necesario para el análisis meteorológico, estableciendo la estructura, los flujos de información y los procesos de tratamiento de datos que permitan soportar el desarrollo de modelos predictivos y su aplicación en el ámbito operativo.
• Integrar y gestionar fuentes de información meteorológica procedentes de organismos oficiales (AEMET, ECMWF, Copernicus), así como de estaciones propias y sensores, garantizando la calidad, coherencia y disponibilidad de los datos para su explotación analítica.
• Desarrollar, implementar y mantener modelos predictivos, tanto estadísticos como basados en técnicas de machine learning, orientados a anticipar el impacto de fenómenos meteorológicos y naturales sobre la infraestructura y la operación ferroviaria.
• Elaborar mapas de riesgo mediante sistemas de información geográfica (SIG), identificando zonas críticas y evaluando la exposición de la red ferroviaria a distintos fenómenos meteorológicos adversos.
• Redactar y actualizar protocolos de actuación específicos para cada tipo de fenómeno meteorológico (viento, lluvias, nevadas, heladas, entre otros), definiendo medidas preventivas y planes de contingencia adaptados al entorno ferroviario.
• Generar dashboards, avisos y productos operativos que faciliten la visualización e interpretación de la información meteorológica y predictiva, apoyando la toma de decisiones por parte de las áreas operativas.
• Definir, implantar y realizar el seguimiento de indicadores clave (KPIs), así como asegurar la trazabilidad de los modelos predictivos y la mejora continua de los procesos y herramientas desarrolladas.
• Capacitar y asesorar a los equipos operativos en la interpretación de mapas de riesgo, modelos predictivos y protocolos de actuación, facilitando su correcta aplicación en la gestión de situaciones meteorológicas adversas.
• Aplicar un enfoque de pensamiento sistémico en el análisis de la información, facilitando la gestión transversal y el trabajo coordinado con múltiples áreas, así como una redacción técnica clara y orientada a la toma de decisiones.
  
  

• Titulación universitaria oficial, preferentemente en Física, Matemáticas, Ciencias del Clima, Ciencias Ambientales, Geografía o Ingeniería.
• Experiencia profesional de, al menos, 3 años en predicción meteorológica, modelización o sistemas de información geográfica (SIG), aplicados a la gestión operativa, análisis de riesgos o elaboración de informes técnicos.
• Experiencia en integración de datos, análisis de series temporales y análisis espacial.
  
  

• Máster universitario en Meteorología o Ciencias de la Atmósfera o formación acreditada en meteorología, modelos predictivos y sistemas de información geográfica (SIG).
• Conocimientos en Data Science.
• Conocimiento avanzado de meteorología operativa.
• Conocimiento y experiencia en modelos predictivos mediante Python (pandas, xarray, scikit-learn u otras herramientas equivalentes).
• Manejo avanzado de sistemas de información geográfica (SIG), como QGIS o ArcGIS.
• Experiencia en visualización de datos y desarrollo de dashboards.
• Nivel B2 o superior de inglés, según el Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas (MCERL).