Siendo la primera empresa de referencia en el sector eléctrico español, Endesa cuenta a día de hoy con más de 10.000 empleados y con 11 millones de clientes. Los candidatos que se incorporan a esta compañía se acogen a un plan de formación y captación de talento basado en un aprendizaje colaborativo. A la vez que desarrollan competencias profesionales que les servirán para su futuro participarán en importantes proyectos dentro de la generación, distribución y venta de electricidad.

Descripción del Departamento:

En el equipo de Predictivo de O&M Wind Iberia, en Renovables de Endesa, explotamos todos los datos disponibles de nuestras turbinas eólicas paraoptimizar sus costes de mantenimiento gracias a la detección de comportamientos anómalos y/o de averías. Afrontamos el constante crecimiento de la industria eólica en el mundo con un equipo que aúna experiencia y pasión por el análisis de datos de los activos, y un marcado carácter innovador, imprescindible para mejorar nuestras capacidades de detección y la necesidad de optimizar nuestro trabajo ante el aumento de aerogeneradores bajo nuestra supervisión. Los análisis de datos de vibraciones y de aceites nos permiten detectar los fallos en el tren de potencia y conseguir importantes ahorros para en los costes de operación y mantenimiento de la compañía. Estamos también en pleno desarrollo de aplicaciones de machine learning a los datos para mejorar la eficiencia en nuestro trabajo y conseguir también detección de averías en otros elementos de las turbinas eólicas. Por ello, buscamos con esta beca una persona con pasión por las Renovables, el análisis de datos, y con gran motivación para trabajar con datos y programación.

Objetivos formativos:

Se formará y dará apoyo en:

• Supervisión de alarmas y análisis de de primer nivel de datos de vibraciones, aceites y sistemas de control principalmente para manteniniento predictivo en aerogeneradores.
• Programación en Python para extracción de datos y automatización de tareas.
• Soporte a los expertos de mantenimiento predictivo en tareas de mejora continua.
• Monitorización de problemas de data quality, análisis y propuestas para el proceso, y emisión de avisos relacionados.

Aptitudes del candidato:

• Formación en componentes mecánicos: rodamientos, cajas de engranajes.
• Nocicones en: programación en python.
• Conocimientos de turbinas eólicas
• Inglés B2.