AI Project Manager - Digital Twins

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Project Manager

especializado/a en liderar 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.

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).

Formación académica: 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+).

¿Qué valoramos? 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. Si crees que esta oportunidad puede ser tu nuevo reto, no dudes en aplicar!

Desde Izertis estamos deseando darte la bienvenida a bordo!

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