Empleos en aprendizaje automático

Empleos en inteligencia artificial y aprendizaje automático en energías renovables

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático en renovables consisten en construir y poner en producción modelos que predicen la generación eólica y solar, detectan fallos antes de que ocurran, optimizan la operación de baterías y deciden cuándo comprar o vender energía. El trabajo es desarrollar esos modelos, no usar un asistente de IA en la oficina.

La aplicación con más impacto está en la red. La Agencia Internacional de Energía estima que las herramientas de IA podrían liberar hasta 175 GW de capacidad de transporte eléctrico sin construir una sola línea nueva, y que la detección de averías basada en IA reduce la duración de los cortes entre un 30 % y un 50 %. El mismo informe advierte de que las competencias en IA son mucho menos frecuentes en el sector energético que en otros sectores, y esa escasez es la que abre la puerta a quien llega desde la tecnología.

Dónde se aplica

Las ofertas se agrupan en cuatro usos. El primero es la predicción: modelos de producción eólica y solar a corto plazo, de demanda y de precios, que alimentan las decisiones de los equipos de comercialización y trading de energía. El segundo es el mantenimiento predictivo, que analiza vibraciones, temperaturas y alarmas de miles de turbinas o inversores para anticipar averías. El tercero es la optimización de baterías y de flexibilidad, donde un algoritmo decide cada cuarto de hora si cargar, descargar o vender servicios a la red. El cuarto, más reciente, son los modelos de lenguaje aplicados a documentación técnica y atención al cliente.

En España, la predicción de precios ha dejado de ser un lujo. Según UNEF, en 2025 hubo 797 horas con precio cero o negativo y producción solar significativa, y a comienzos de septiembre de 2026 la cifra ya rondaba las 900. Con tantas horas sin valor, una buena previsión de precios decide cuándo conviene cargar una batería o recortar producción, y con ello buena parte de los ingresos de una planta.

Quién contrata

Rabot Energy, comercializadora alemana de tarifas dinámicas, es el empleador con más ofertas de esta categoría en Rejobs en el último año, seguida de NextEra Energy y Siemens Energy. EDP Renewables contrata científicos de datos y ingenieros de IA en Madrid y Lisboa, que figura entre las ubicaciones con más ofertas. Las eléctricas británicas, como OVO Energy y Scottish Power, buscan perfiles para previsión de demanda y personalización de tarifas.

Data Scientist y Senior Data Scientist son los títulos más frecuentes, seguidos de ingenieros de software con enfoque en IA y de Machine Learning Engineers. La frontera con la ciencia y análisis de datos es difusa, pero hay una diferencia práctica: aquí se espera que el modelo llegue a producción y funcione en tiempo real, no solo que produzca un informe.

Qué se valora

El perfil más escaso combina aprendizaje automático con conocimiento del sistema eléctrico. Un modelo de predicción eólica que ignora la física de la turbina o un optimizador de baterías que no entiende las reglas del mercado de ajuste fallan en producción, aunque sus métricas sean buenas en validación. Quien domina además la ingeniería de datos necesaria para mover datos SCADA en tiempo real, y sabe explicar a un operador por qué el modelo recomienda una acción, tiene uno de los perfiles más difíciles de cubrir del sector.