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Resumen: Buscamos un Especialista en Mantenimiento Predictivo para desarrollar e implementar modelos impulsados por inteligencia artificial que mejoren la fiabilidad de las aeronaves y optimicen las operaciones de mantenimiento. Aspectos destacados: 1. Impulsar el mantenimiento predictivo de los sistemas aeronáuticos mediante inteligencia artificial y análisis de datos. 2. Colaborar con equipos de ingeniería para interpretar el comportamiento de los sistemas. 3. Desarrollar paneles de control, indicadores clave de rendimiento (KPI) y tuberías de datos para obtener información en tiempo real. **Descripción del puesto:** Buscamos un Especialista en Mantenimiento Predictivo altamente cualificado, con sólida experiencia en Sistemas Aeronáuticos, Análisis de Datos e Inteligencia Artificial (IA). El candidato ideal liderará el desarrollo e implementación de modelos de mantenimiento predictivo y soluciones basadas en datos para mejorar la fiabilidad de las aeronaves, reducir las paradas no planificadas y optimizar las operaciones de mantenimiento. El candidato se incorporará al equipo de **Gestión de Salud y Análisis Predictivo**. El enfoque analítico puede tener diversas aplicaciones, como la anticipación del fallo de un componente aeronáutico, el diagnóstico de un fallo ya ocurrido, la identificación del proceso desencadenante, la detección de una anomalía en el sistema, la predicción de la vida útil de un componente, la determinación de la causa raíz de un fallo, la optimización de las tareas de resolución de problemas, etc. Principales responsabilidades * Liderar el diseño, desarrollo e implementación de modelos de mantenimiento predictivo para anticipar fallos de componentes aeronáuticos y optimizar los programas de mantenimiento. * Establecer y mantener los requisitos de integridad de los datos para garantizar el conjunto de datos necesario para alimentar los modelos de mantenimiento predictivo. * Participar en la definición de la base de certificación para las aplicaciones de mantenimiento basado en condiciones (CBM), asegurando el cumplimiento de las autoridades aeronáuticas y la alineación con los objetivos de seguridad y fiabilidad. * Integrar y analizar datos de vuelo, resultados de los sistemas de monitoreo de salud (HMS), datos de sensores y registros de mantenimiento. * Colaborar con los equipos de ingeniería de aviónica, propulsión y estructura para interpretar el comportamiento de los sistemas e identificar patrones de degradación. * Desarrollar paneles de control, indicadores clave de rendimiento (KPI) y tuberías de datos para obtener información sobre el mantenimiento en tiempo real. * Implementar métodos de preprocesamiento de datos, ingeniería de características y detección de anomalías. * Liderar la validación y la mejora continua de los algoritmos predictivos en entornos operativos. * Apoyar iniciativas relacionadas con gemelos digitales y mantenimiento centrado en la fiabilidad (RCM). * Garantizar el cumplimiento de las normas aeronáuticas en las aplicaciones de mantenimiento predictivo. * Comunicar hallazgos técnicos a partes interesadas no técnicas mediante visualizaciones claras e informes. * Análisis de los problemas aeronáuticos también desde una perspectiva de Ingeniería de Sistemas: es fundamental comprender el funcionamiento del sistema y sus posibles contribuciones a los fallos del sistema. * Documentación, preparación y presentación de exposiciones para mostrar y comunicar gráfica y visualmente el proceso de desarrollo del modelo y los resultados obtenidos. Cualificaciones/competencias requeridas: * Máster en Ingeniería, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o campo relacionado. * Más de 5 años de experiencia en mantenimiento predictivo, ingeniería de fiabilidad o análisis de datos en el sector aeronáutico. * Conocimiento profundo de los sistemas aeronáuticos (aviónica, motores, hidráulica, neumática, control ambiental, etc.), especialmente valioso para las plataformas A400M, MRTT, M&L y nuevos desarrollos. * Competencia en frameworks de aprendizaje automático (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) y herramientas de análisis de datos (Python, SQL, MATLAB). * Experiencia con arquitecturas de big data (por ejemplo, Spark, Hadoop o entornos analíticos basados en la nube como AWS, Azure o GCP). * Sólida formación en procesamiento de señales, análisis de series temporales y detección de fallos. * Buenas habilidades de comunicación, asertividad y disposición para viajar. * Compromiso, proactividad y espíritu de equipo son imprescindibles. Cualificaciones preferentes: * Experiencia con tecnología de gemelos digitales o programas de mantenimiento predictivo a nivel de flota. * Conocimiento de los sistemas de monitoreo de salud aeronáutica (AHMS) y marcos de prognósticos y gestión de la salud. * Conocimiento del mantenimiento basado en condiciones (CBM). * Familiaridad con los estándares ARINC, AFDX y ATA para el intercambio de datos aeronáuticos. * Experiencia integrando modelos de IA con sistemas de información de mantenimiento (MIS) o plataformas de gestión de activos empresariales (EAM). * Análisis de datos **:** limpieza, manipulación y procesamiento de datos. Análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo centrado en sistemas aeronáuticos, utilizando técnicas de reconocimiento de patrones, minería de datos, diseño de experimentos, etc. * Conocimiento de técnicas de IA o desarrollo de algoritmos complejos centrados en series temporales, procesamiento del lenguaje natural (NLP) y procesamiento de imágenes. * Conocimientos de programación: nivel avanzado de Python y sus principales bibliotecas dedicadas al análisis y la ciencia de datos, como Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scipy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, NLTK, SQLAlchemy. * Conocimiento en el manejo de herramientas especializadas en visualización de datos, como Spotfire, Tableau, Power BI… * Conocimiento en el desarrollo de consultas para la extracción y manipulación de datos: SQL. * Conocimientos básicos de bases de datos relacionales y no relacionales. * Conocimiento de GIT, control de versiones y desarrollo colaborativo. * Conocimientos generales sobre el ciclo completo de verificación y validación (V&V). Este puesto requiere conciencia de cualquier riesgo potencial de cumplimiento normativo y un compromiso firme de actuar con integridad, como fundamento del éxito, la reputación y el crecimiento sostenible de la empresa. **Empresa:** Airbus Defence and Space SAU **Tipo de empleo:** Indefinido \- **Nivel de experiencia:** Profesional **Familia profesional:** Computación y Comunicaciones, e Información y Procesamiento de Datos \ Al enviar su CV o solicitud, usted consiente que Airbus utilice y almacene información sobre usted con fines de seguimiento relacionados con su solicitud o futuros empleos. Esta información solo será utilizada por Airbus. Airbus se compromete a lograr la diversidad de su plantilla y a crear un entorno laboral inclusivo. Aceptamos todas las solicitudes, independientemente del trasfondo social y cultural, la edad, el género, la discapacidad, la orientación sexual o las creencias religiosas. Airbus es, y siempre ha sido, una empresa comprometida con la igualdad de oportunidades para todos. Por ello, nunca solicitaremos ningún tipo de intercambio monetario en el marco de un proceso de selección. Cualquier suplantación de identidad de Airbus con ese fin debe ser reportada a emsom@airbus.com . En Airbus, le apoyamos para trabajar, conectarse y colaborar de forma más fácil y flexible. Siempre que sea posible, fomentamos acuerdos de trabajo flexibles para estimular el pensamiento innovador.
