Empleos en ciencia de datos

Empleos en ciencia y análisis de datos en energías renovables

La ciencia y el análisis de datos en energías renovables consisten en convertir la producción de parques eólicos y solares, los precios de mercado y el estado de los equipos en previsiones, indicadores y decisiones: cuánto producirá una planta mañana, cuándo cargar una batería, qué inversor va a fallar. El trabajo va de la estadística clásica y la inteligencia de negocio a los modelos de aprendizaje automático, y su valor está en que el sistema eléctrico depende cada vez más de fuentes variables. En la península, Red Eléctrica integró en 2025 el 96,6 % de la producción programada en los mercados, con una cuota renovable anual del 57,5 %, algo imposible sin previsiones fiables de viento y sol.

Tres familias de puestos

La primera es la previsión. Los científicos de datos de generación y demanda combinan modelos meteorológicos con datos históricos de cada planta para anticipar la producción de cinco minutos a varios días vista, y su error se traduce directamente en costes de desvío. La segunda es el análisis de mercado y de cartera: analistas cuantitativos y de mercados energéticos que modelan precios, valoran contratos a largo plazo y deciden cómo operar una batería, a menudo sentados junto a la mesa de comercialización y trading de energía. La tercera es el rendimiento de activos: performance analysts que comparan la producción real con la esperada, detectan pérdidas y priorizan reparaciones para los equipos de gestión de activos energéticos.

El mercado ibérico da trabajo concreto a la segunda familia. Desde agosto de 2026, OMIE publica un índice diario del diferencial entre los cuartos de hora más caros y más baratos del mercado diario, pensado para evaluar el potencial de arbitraje del almacenamiento y la gestión de la demanda. Decidir en qué cuarto de hora carga y descarga una batería, con previsiones de precio y de producción inciertas, es un problema de optimización que ocupa a un número creciente de analistas del sector.

Qué aporta la inteligencia artificial

La Agencia Internacional de Energía describe los usos con cifras: la IA mejora la previsión de las renovables variables y reduce los recortes, la detección de fallos basada en IA puede acortar la duración de los cortes de suministro entre un 30 % y un 50 %, y la gestión dinámica de las líneas podría liberar hasta 175 GW de capacidad de transporte sin construir líneas nuevas. La misma AIE advierte que las competencias en IA están mucho menos extendidas en energía que en otros sectores, lo que ayuda a entender la competencia por estos perfiles. Los modelos, sin embargo, solo son tan buenos como los datos que los alimentan, y por eso el científico de datos trabaja codo con codo con la ingeniería de datos.

Quién contrata

Las ofertas en Rejobs se concentran en Londres, Berlín y Hamburgo, seguidas de Houston, Glasgow y Melbourne. Entre los empleadores figuran eléctricas con grandes carteras renovables (Ørsted, Vattenfall, EDP Renewables, NextEra, AGL), comercializadoras como OVO Energy y Rabot Energy, el fabricante de contadores Landis+Gyr y empresas de software especializadas: Power Factors desarrolla plataformas de rendimiento para activos renovables, y Gridmatic aplica previsiones a la operación en mercados eléctricos.

Los títulos más frecuentes son Data Scientist, Data Analyst y Business Analyst, junto a Energy Analyst, Quantitative Analyst y puestos de responsable de IA para almacenamiento con baterías. La base técnica es Python, SQL y aprendizaje automático; la diferencia la marca el conocimiento del sector, desde la meteorología hasta las reglas del mercado cuartohorario.