Analista de datos de sostenibilidad e IA
Analista de datos combinando inteligencia artificial y métricas ambientales para organizaciones comprometidas con la transición ecológica
Tendencia en la mayoría de los países. Los valores de su país están en la pestaña Salarios, formación, mercado laboral.
Acerca de la profesión
El analista de datos de sostenibilidad e IA recopila, procesa e interpreta conjuntos de datos medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG) utilizando herramientas de machine learning y plataformas de visualización como Power BI, Tableau o Python.
Trabaja con equipos de RSE, finanzas, operaciones y dirección para construir modelos predictivos de huella de carbono, consumo energético o cadena de suministro. Produce informes de cumplimiento normativo bajo marcos como GRI, CSRD o TCFD, y automatiza pipelines de datos para optimizar la toma de decisiones estratégicas en materia de sostenibilidad.
Habilidades
Competencias técnicas
- Utilizar Python (pandas, scikit-learn, TensorFlow) para análisis y modelado predictivo
- Manejar SQL y bases de datos relacionales (PostgreSQL, BigQuery)
- Crear visualizaciones con herramientas como Power BI y Tableau
- Aplicar frameworks de reporting ESG: GRI, CSRD, TCFD, SASB
- Orquestar pipelines de datos con Apache Airflow y dbt
- Realizar análisis de ciclo de vida (ACV) con herramientas SimaPro o OpenLCA
- Utilizar plataformas cloud AWS o Google Cloud Platform para almacenamiento y procesamiento de datos
Habilidades blandas
- Traducir conjuntos de datos complejos en recomendaciones comprensibles para interlocutores no técnicos
- Gestionar prioridades simultáneas entre equipos con plazos regulatorios estrictos
- Mantener rigor metodológico frente a datos incompletos o heterogéneos de múltiples proveedores
- Cuestionar modelos existentes y proponer nuevas métricas ante cambios normativos
- Comunicar con precisión incertidumbres estadísticas en contextos de toma de decisión estratégica
Misiones
- Recopilar y depurar datos ESG de fuentes internas y externas utilizando scripts en Python o R
- Crear modelos predictivos para emisiones de CO2 y consumo energético mediante algoritmos de machine learning
- Diseñar dashboards interactivos en Power BI o Tableau para comunicar indicadores ESG a la dirección
- Automatizar pipelines de datos con Apache Airflow o dbt, logrando reducir tiempos de procesamiento en un 40%
- Realizar auditorías de calidad de datos, detectando inconsistencias en informes de sostenibilidad
- Producir memorias de sostenibilidad alineadas con los marcos GRI, CSRD y TCFD
- Colaborar con equipos de operaciones para identificar palancas de reducción de emisiones en la cadena de valor
- Desarrollar modelos de análisis de ciclo de vida (ACV) integrando datos de proveedores y logística
- Monitorear la evolución de regulaciones europeas de reporte no financiero y adaptar los sistemas de datos
- Formar a usuarios internos en el uso de herramientas de visualización de datos ESG
Entornos de trabajo
- Departamentos de RSE y sostenibilidad en grandes empresas industriales
- Consultoras especializadas en transición energética y climática
- Entidades financieras con divisiones de inversión responsable (ESG)
- Organismos públicos y agencias medioambientales
- Startups de tecnología climática (climate tech)
- Centros de investigación aplicada en sostenibilidad
- Empresas de auditoría y certificación medioambiental
Posibles evoluciones
- Progresar a responsable de datos ESG y coordinación de reporting normativo
- Convertirse en director de sostenibilidad con perfil cuantitativoVer la ficha →
- Ejercer como consultor independiente en estrategia de datos medioambientales
- Especializarse como científico de datos en modelos climáticosVer la ficha →
- Asumir el rol de responsable de cumplimiento normativo en finanzas sostenibles
- Investigar en instituciones académicas o think tanks de política climática
Perfil buscado
Preguntas frecuentes
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