Lead Fleet Reliability Data Engineer

• Licenciatura en Informática, Ingeniería de Datos, Ingeniería de Software, Ingeniería Eléctrica, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Sistemas de Control o un campo técnico relacionado.
• Gran dominio de SQL y Python para la ingestión, transformación, validación, automatización, pruebas y desarrollo de productos de datos.
• Experiencia en el diseño y la operación de pipelines ETL o ELT que integren datos de múltiples fuentes estructuradas, semiestructuradas y de series temporales.
• Experiencia con modelado de datos, bases de datos relacionales, esquemas, APIs, control de versiones, pruebas automatizadas y prácticas de soporte de producción.
• Experiencia en la implementación de controles de validación de calidad de datos, linaje, monitorización, gestión de errores, conciliación y trazabilidad.
• Capacidad para traducir los requisitos de ingeniería y fiabilidad en estructuras de datos, interfaces y productos de datos reutilizables y escalables.
• Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal en inglés y capacidad para colaborar con equipos globales de ingeniería, digitales y operativos.

Características deseadas

• Título de posgrado en Ingeniería de Datos, Informática, Ingeniería, Fiabilidad o una disciplina relacionada.
• Experiencia con energías renovables, inversores solares, sistemas de almacenamiento de energía por batería, electrónica de potencia, controles de planta, generación de energía o automatización industrial.
• Comprensión de los conceptos de ingeniería de fiabilidad, incluidos los modos de fallo, la recurrencia, la población afectada, las acciones correctivas, la disponibilidad, la mantenibilidad y el Análisis de Causa Raíz.
• Experiencia trabajando con datos industriales de series temporales, alarmas, eventos, historial de mantenimiento, configuración de activos y registros del ciclo de vida de los equipos.
• Experiencia con plataformas de datos en la nube, data lakes o lakehouses, procesamiento distribuido, orquestación de flujos de trabajo e ingestión en streaming o casi en tiempo real.
• Experiencia con tecnologías como Spark, Databricks, Snowflake, Azure, AWS, Google Cloud, Airflow, dbt, Kafka o plataformas equivalentes.
• Familiaridad con sistemas SCADA, historiadores industriales, OPC-UA, Modbus, protocolos IEC y arquitecturas de monitorización remota.
• Experiencia en el desarrollo de modelos de activos, grafos de conocimiento, capas semánticas, catálogos de metadatos, soluciones de datos maestros o gemelos digitales industriales.
• Conocimiento de estructuras de datos de gestión de servicios, gestión de mantenimiento, ciclo de vida del producto o gestión de activos empresariales.
• Experiencia con prácticas de DevOps o DataOps, incluyendo CI/CD, infraestructura como código, contenerización, pruebas automatizadas, observabilidad y despliegue controlado.
• Conocimiento de los requisitos de ciberseguridad y gobernanza de datos aplicables a entornos de tecnología industrial y operativa.
• Experiencia en el soporte de soluciones de analítica, aprendizaje automático, monitorización de condiciones o mantenimiento predictivo con productos de datos de calidad de producción.
• Capacidad para comprender planos de ingeniería, estructuras de equipos, registros de configuración, informes de fallos y documentación de investigación técnica.
• Fuerte pensamiento sistémico, atención al detalle, responsabilidad sobre la calidad de los datos y capacidad para resolver información de origen ambigua o contradictoria.
• Actitud proactiva con capacidad para priorizar el trabajo fundamental, colaborar entre funciones y ofrecer soluciones sostenibles en lugar de extracciones de datos puntuales.

Resumen de la descripción del puestoEstamos buscando un Fleet Reliability Data Engineer para unirse al equipo de Fleet Performance & Analytics dentro de la organización Fleet Intelligence & Reliability. Este puesto construirá y mantendrá la base de datos fiable necesaria para comprender el estado, el rendimiento, la fiabilidad y el historial de intervenciones de la flota global de Solar and Storage instalada de GE Vernova.

El ingeniero conectará la telemetría operativa, alarmas y eventos, la jerarquía de activos, la configuración de equipos, las versiones de software, las actividades de mantenimiento, las sustituciones de componentes, las intervenciones de campo, los registros de fallos y los hallazgos del Análisis de Causa Raíz (RCA) en conjuntos de datos de ingeniería fiables y escalables. El puesto garantizará que los datos de la flota sean completos, contextualizados, trazables y accesibles para el análisis de fiabilidad, el seguimiento del rendimiento, las investigaciones técnicas y la analítica predictiva.

Este puesto es distinto de una posición tradicional de ingeniería de datos empresarial. Requiere una sólida capacidad de ingeniería de datos combinada con la comprensión de los activos industriales, los conceptos de fiabilidad y los flujos de trabajo de ingeniería. El candidato seleccionado colaborará estrechamente con Reliability & RCA, Data Analytics & AI, Product Engineering, Controls, Digital Technology, Quality y Field Operations para convertir la información fragmentada de la flota en inteligencia de ingeniería duradera.Descripción del puestoFunciones y responsabilidades

• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables que ingieran e integren telemetría operativa, alarmas, eventos, registros de mantenimiento, intervenciones de campo, configuración de activos, versiones de software y hallazgos de ingeniería.
• Desarrollar y mantener un modelo y una jerarquía estandarizados de activos de la flota que cubran sitios, sistemas, equipos, conjuntos, componentes, números de serie, configuraciones y las relaciones padre-hijo pertinentes.
• Establecer la trazabilidad de las intervenciones significativas, la sustitución de componentes, las reparaciones, los cambios de configuración, las actualizaciones de software y otros eventos del ciclo de vida que afecten al equipo crítico de la flota.
• Crear conjuntos de datos de fiabilidad curados y reutilizables que respalden el Análisis de Causa Raíz, la tendencia de fallos, el análisis de recurrencia, la evaluación de la exposición de la flota, el seguimiento del rendimiento y la validación de acciones correctivas.
• Desarrollar métodos robustos para vincular eventos operativos y alarmas con acciones de mantenimiento, registros de fallos, configuración del producto, condiciones ambientales y resultados de investigaciones.
• Definir e implementar reglas de calidad de datos para la integridad, exactitud, consistencia, puntualidad, unicidad, linaje y contexto.
• Construir controles automatizados que identifiquen datos faltantes, identificadores de activos inconsistentes, marcas de tiempo inválidas, intervenciones duplicadas, conflictos de configuración y relaciones de datos rotas.
• Colaborar con los ingenieros de Reliability & RCA para estructurar los datos de investigación, identificar eventos de flota comparables, definir las poblaciones afectadas y preservar la evidencia reutilizable de los RCA completados.
• Colaborar con los ingenieros de Data Analytics & AI para proporcionar productos de datos gobernados, documentados y listos para el análisis para cuadros de mando, detección de anomalías, modelos predictivos y herramientas de apoyo a la toma de decisiones de ingeniería.
• Desarrollar estándares de datos maestros de la flota, convenciones de nomenclatura, taxonomías, clasificaciones de fallos, categorías de intervención y metadatos necesarios para un análisis consistente a nivel de flota.
• Integrar datos de historiadores industriales, sistemas SCADA, plataformas de monitorización remota, sistemas de gestión de servicios, bases de datos de ingeniería y otras fuentes pertinentes.
• Crear APIs fiables, servicios de datos, capas semánticas y patrones de acceso gobernados que permitan a los equipos de ingeniería utilizar los datos de la flota de forma eficiente y coherente.
• Mantener el linaje de los datos, los mapeos de origen a destino, las especificaciones de interfaz, la lógica de transformación, las definiciones de propiedad y la documentación técnica de los productos de datos de fiabilidad.
• Implementar la monitorización y las alertas para la salud de los pipelines de datos, fallos de ingestión, cambios de esquema, latencia, errores de procesamiento y degradación de la calidad de los datos.
• Apoyar la migración y armonización de los datos históricos de la flota preservando el contexto de origen, la auditabilidad y el significado de ingeniería.
• Trabajar con los equipos de ciberseguridad, gobernanza de datos y plataforma para garantizar el control de acceso, la retención, la privacidad, la copia de seguridad, la recuperación y la gestión del ciclo de vida adecuados.
• Mejorar la productividad de la ingeniería mediante la automatización de las actividades repetitivas de preparación de datos, conciliación, correlación de eventos, análisis de la población de la flota y elaboración de informes de fiabilidad.
• Comunicar claramente las limitaciones de los datos, los riesgos de calidad, las dependencias y las prioridades de remediación a las partes interesadas de ingeniería y de la dirección.
• Promover una cultura de propiedad de los datos, trazabilidad, rigor técnico, colaboración y mejora continua en toda la organización Fleet Intelligence & Reliability.

Requisitos necesarios