**Descripción del puesto:** Buscamos un especialista altamente cualificado en mantenimiento predictivo con una sólida experiencia en sistemas aeronáuticos, análisis de datos e inteligencia artificial (IA). El candidato ideal impulsará el desarrollo y la implementación de modelos de mantenimiento predictivo y soluciones basadas en datos para mejorar la fiabilidad de las aeronaves, reducir las paradas no programadas y optimizar las operaciones de mantenimiento. El candidato se incorporará al equipo de **Gestión de la Salud y Análisis Predictivo**. El enfoque analítico puede tener diversas aplicaciones, tales como la anticipación del fallo de un componente aeronáutico, el diagnóstico de un fallo ya ocurrido, la identificación del proceso desencadenante, la detección de anomalías en el sistema, la predicción de la vida útil de un componente, la identificación de la causa raíz de un fallo, la optimización de las tareas de resolución de problemas, etc. Principales responsabilidades * Impulsar 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 monitorización de la salud (HMS), datos de sensores y registros de mantenimiento. * Colaborar con los equipos de ingeniería de aviÓNica, propulsión y estructura de aeronaves 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 conocimientos 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. * Analizar los problemas de las aeronaves también desde una perspectiva de ingeniería de sistemas: es fundamental comprender el funcionamiento del sistema y las 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 afín. * 5 o más 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 en los programas A400M, MRTT, M&L y nuevos desarrollos. * Competencia en marcos 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 comunicativas, capacidad de 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 monitorización de la salud de aeronaves (AHMS) y marcos de prognóstico 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 en Python y sus principales bibliotecas dedicadas al análisis y la ciencia de datos, tales como Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scipy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, NLTK y SQLAlchemy. * Conocimiento en el manejo de herramientas especializadas en visualización de datos, tales como Spotfire, Tableau y 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 del ciclo completo de verificación y validación (V&V). Este puesto exige una concienciación sobre cualquier posible riesgo de incumplimiento normativo y un compromiso 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:** Informática y comunicaciones, así como procesamiento de información y datos \ Al enviar su CV o solicitud, usted acepta que Airbus utilice y almacene información sobre usted con fines de seguimiento relacionados con su solicitud o futuros empleos. Esta información será utilizada únicamente por Airbus. Airbus se compromete a lograr la diversidad en su plantilla y a crear un entorno laboral inclusivo. Aceptamos todas las solicitudes, independientemente del trasfondo social y cultural, edad, género, discapacidad, orientación sexual o 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 este fin debe ser notificada a emsom@airbus.com . En Airbus, le apoyamos para trabajar, conectar y colaborar de forma más sencilla y flexible. Siempre que sea posible, fomentamos acuerdos de trabajo flexibles para estimular el pensamiento innovador.