Buscamos un/a Project Manager especializado/a en proyectos de gemelos digitales que integren simulación + datos + modelos de IA/ML para optimizar procesos, anticipar fallos, mejorar eficiencia y soportar decisiones operativas mediante análisis "what-if". Tu objetivo es llevar iniciativas desde discovery hasta industrialización, garantizando entrega, calidad técnica, seguridad y adopción.
Consulte la descripción del puesto a continuación. Si confía en que tiene las habilidades y la experiencia adecuadas, envíe su solicitud hoy mismo.
Responsabilidades principales:
Delivery y gobierno del proyecto
* Definir alcance, roadmap, entregables, riesgos, presupuesto y plan de dependencias.
* Liderar ceremonias (Agile/híbrido), coordinación multi-equipo y reporting ejecutivo.
* Gestionar stakeholders (operación, ingeniería, IT/OT, data, ciberseguridad, negocio) y alinear expectativas.
* Reporte ejecutivo: estado, riesgos, decisiones y ROI.
Elaboración de pliegos técnicos y propuestas:
* Redactar pliegos técnicos para licitaciones públicas y ofertas privadas de proyectos.
* Elaborar propuestas técnico-comerciales detalladas incluyendo arquitecturas de solución, metodologías y estimaciones.
* Analizar requerimientos de concursos públicos y traducirlos en especificaciones técnicas viables.
* Preparar documentación de respuesta a RFPs y RFIs con nivel de detalle técnico apropiado.
Coordinación y comunicación:
* Actuar como punto de contacto principal entre stakeholders, clientes y equipos técnicos.
* Facilitar reuniones de seguimiento, kick-offs y presentaciones de resultados.
* Gestionar expectativas del cliente y comunicar avances de forma clara y estructurada.
* Reportar al Preventa de IA el estatus de proyectos y propuestas en desarrollo.
Control de calidad y riesgos:
* Implementar metodologías ágiles (Scrum, Kanban) adaptadas a proyectos de IA.
* Identificar y mitigar riesgos técnicos y de cronograma específicos de proyectos.
* Asegurar cumplimiento de normativas de protección de datos (GDPR) y estándares éticos de IA.
* Realizar evaluaciones post-proyecto y documentar lecciones aprendidas.
Diseño funcional/técnico del gemelo digital:
* Orquestar proyectos con enfoques:
• Model-based (simulación física / ecuaciones / agentes).
• Data-driven (ML/DL, series temporales, anomalías).
• Híbridos (asimilación de datos, calibración, surrogate models).
* Definir cómo se conectan: adquisición de datos, sincronización con activo real, actualización, versionado.
Validación y calidad:
* Diseñar la estrategia de calibración/validación: escenarios, sensibilidad, incertidumbre, límites operativos.
* Definir KPIs de aceptación: precisión operacional, estabilidad, robustez ante drift, coste computacional, latencia y SLAs.
* Asegurar trazabilidad y reproducibilidad (datasets, parámetros, modelos, simulaciones, resultados).
* Industrialización (MLOps + SimOps)
* Coordinar la puesta en producción: APIs, integración con sistemas existentes (CMMS/SCADA/MES/ERP según caso), observabilidad.
* Planificar monitorización y operación: drift, performance, alarmas, costes, reentrenos y ciclo de vida del gemelo.
* Controlar seguridad y compliance (privacidad, acceso a datos OT/IT, auditoría, hardening de entornos).
Simulación y gemelos digitales:
* Modelica / FMI-FMU (co-simulación e intercambio de modelos), entornos de modelado físico.
* Simulación discrete-event / agent-based (AnyLogic, SimPy u otros).
* Simulación industrial / procesos (p.ej. plataformas de simulación y/o herramientas propietarias de cliente).
* Entornos de gemelo/IoT industrial (plataformas cloud u on-prem según proyecto).
Datos y analítica:
* Series temporales, streaming y telemetría: Kafka, MQTT, OPC-UA (cuando hay OT), ingestion pipelines.
* Data platforms: Databricks/Spark, SQL, data lakes, ETL/ELT (Airflow/Prefect).
* Observabilidad y calidad de datos: Great Expectations u otros enfoques equivalentes.
IA/ML
* ML/DL frameworks (PyTorch/TensorFlow), modelos de forecasting, anomalías, clasificación/regresión.
* Surrogate modeling / aproximadores (GPs, redes, etc.) y evaluación.
Industrialización y operación:
* Contenedores y despliegue: Docker, Kubernetes.
* CI/CD: GitHub/GitLab CI, IaC (Terraform).
* MLOps: MLflow u otras plataformas (registro, experiment tracking, model registry).
* Monitoring: métricas/logs/traces (Prometheus/Grafana/ELK u otros).
Casos de uso típicos:
* Optimización energética/producción (what-if, setpoints, simulación de procesos).
* Mantenimiento predictivo + simulación de degradación/vida útil.
* Simulación de logística/colas/capacidad (discrete-event / agent-based).
* Gemelos de activos: turbinas, líneas, flotas, infra, ciudades (según vertical).
* Surrogate models" para acelerar simulaciones pesadas (HPC → near-real-time).
Requerimientos mínimos:
* Titulación superior en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Física o disciplinas técnicas afines
* 2+ años en Project/Delivery Management en proyectos tecnológicos complejos (idealmente Data/AI) llevados a producción.
* Experiencia real en simulación y/o gemelos digitales (industrial, energía, infra, movilidad, etc.).
* Capacidad para gestionar validación por escenarios, criterios de aceptación y dependencias IT/OT.
* Comunicación ejecutiva + coordinación técnica (equipo multidisciplinar).
* Inglés profesional (B2+)
Muy valorable:
* Experiencia en entornos industriales (OT) e integración con sistemas operativos.
* Background en ingeniería (industrial, mecánica, eléctrica, telecom) o experiencia equivalente en proyectos.
* Experiencia con FMI/FMU, co-simulación, y/o arquitecturas near-real-time.
* Familiaridad con prácticas de seguridad en entornos industriales y segmentación de redes.
¿Qué ofrecemos?
* Flexibilidad laboral: Modalidad híbrida, adaptada a tus necesidades personales y profesionales.
* Beneficios atractivos: Seguro médico integral a través de retribución flexible, flexibilidad horaria y acceso a eventos.
* Desarrollo profesional continuo: Acceso a formación y certificaciones en herramientas avanzadas para el análisis y gestión de datos.
* Un equipo en formación: Oportunidad de aportar tu visión desde el inicio, influyendo en el desarrollo del equipo y creando relaciones profesionales clave dentro de un ambiente laboral positivo.
* Cultura sólida: Un entorno de trabajo basado en innovación, compromiso y desarrollo continuo.
* Proyectos globales: Oportunidad de trabajar con clientes nacionales e internacionales, ampliando tu experiencia profesional.
* Diversidad e inclusión: Trabajar en un lugar que promueve la diversidad, la inclusión y una fuerte ética empresarial.
¿Quiénes Somos?
Izertis con más de 29 años de experiencia, cotizada en el Mercado Continuo BME y entre las 1.000 empresas que más rápido crecen entre los países europeos, te da la oportunidad de desarrollar tu carrera profesional junto a más de 2300 empleados/as a través de sus oficinas distribuidas por Europa, América y África y con presencia en más de 50 países donde prestamos servicios y proyectos a través de un amplio portafolio de soluciones.
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