--- title: Machine Learning Engineer / Data Scientist - Climate and Energy Policy canonical: https://csrjobs.club/es/jobs/planet-reimagined-machine-learning-engineer-data-scientist-climate-and-energy-policy-emnf locale: es description: "Planet Reimagined busca un/a ingeniero/a de aprendizaje automático y científico/a de datos especializado/a en políticas climáticas y energéticas para CSR Jobs. Descubre este puesto interno de sostenibilidad y presenta tu candidatura hoy mismo." updated: 2026-10-28 company: Planet Reimagined country: Estados Unidos contract: Full time seniority: Mid-level missions: Strategic planning, Stakeholders engagement job_type: Climate & Biodiversity Manager posted: 2026-10-28 valid_through: 2026-11-27 apply: https://www.linkedin.com/jobs/view/4475152893 source: CSR Jobs --- # Machine Learning Engineer / Data Scientist - Climate and Energy Policy Esta persona desarrollará sistemas de datos y herramientas de aprendizaje automático para ayudar a los equipos de políticas públicas y energía a evaluar medidas climáticas, comparar contextos locales e identificar oportunidades para las energías renovables. El trabajo abarca datos sobre políticas públicas, aportaciones de la comunidad, modelos predictivos y la infraestructura necesaria para poner estas herramientas en marcha. El objetivo es que el conocimiento sobre políticas climáticas pueda aprovecharse en distintos lugares: conectar registros públicos e información especializada para que las comunidades y quienes toman decisiones puedan aprender de las medidas aplicadas en otros sitios. El análisis también contribuye a la planificación de las energías renovables y a la labor de incidencia, y vincula la investigación técnica con acciones climáticas concretas en los ámbitos municipal y federal. Este puesto encaja con un científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático con experiencia, capaz de trabajar con datos no estructurados, explicar conclusiones analíticas a colaboradores sin perfil técnico y motivado para aplicar modelos rigurosos a cuestiones de política climática y transición energética. ## Preguntas frecuentes ### ¿Cuáles son las principales funciones y responsabilidades de este puesto? El puesto combina **ingeniería de aprendizaje automático, infraestructura de datos y análisis de políticas públicas**. Consiste en convertir registros gubernamentales, documentos normativos y aportaciones de la comunidad en sistemas de conocimiento estructurados, y después desarrollar modelos que evalúen la eficacia y la transferibilidad de las políticas, así como el potencial de desarrollo energético. A largo plazo, el objetivo es ayudar a especialistas en políticas públicas y comunidades a comparar medidas climáticas en distintos lugares, entender cómo se llevan a la práctica y utilizar pruebas para orientar la planificación y la labor de incidencia. ### Principales oportunidades de aprendizaje que ofrece este puesto El puesto permitiría ampliar la experiencia en aplicaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y procesamiento del lenguaje natural (NLP), grafos de conocimiento, evaluación de modelos y MLOps en la nube. Trabajar con documentos normativos, datos municipales y registros energéticos también puede aportar conocimientos prácticos sobre la gobernanza local, la gestión de terrenos federales y la planificación de energías renovables. La colaboración estrecha con expertos en políticas públicas y agentes de las comunidades ayudaría a desarrollar la capacidad de comunicar conclusiones técnicas para facilitar decisiones prácticas. La oferta no especifica programas formales de formación, mentoría o certificación. ### ¿Qué perfil tendría el candidato ideal (experiencia y competencias)? La oferta busca a un científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático con entre 3 y 5 años de experiencia, sólidos conocimientos de Python y SQL, experiencia con la nube y experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones basadas en LLM o sistemas de conocimiento estructurados. También resulta pertinente haber trabajado con datos no estructurados de distintos tipos y creado canalizaciones de producción fiables. El perfil ideal también tendría buen criterio para crear y evaluar modelos, capacidad para comunicarse con claridad y facilidad para colaborar con especialistas en políticas públicas ante cuestiones complejas. Se valoran, aunque no son imprescindibles, los conocimientos de política climática, datos cívicos, gobernanza municipal o transición energética. ### Consejos para destacar y presentar una candidatura sólida Aprovecha la solicitud y la prueba práctica para mostrar un proceso de trabajo completo y bien fundamentado: explica cómo extraerías información sobre políticas públicas de los documentos originales, conservarías la trazabilidad de las fuentes, validarías los resultados con expertos y evaluarías la calidad del modelo. Expón las ventajas e inconvenientes de cada opción y cómo gestionarías los errores; no te limites a hablar del rendimiento del modelo. Relaciona un ejemplo técnico concreto con el objetivo de interés público del puesto; por ejemplo, comparar medidas en distintas jurisdicciones o analizar la opinión de la comunidad. Prepárate para explicar cómo comunicarías la incertidumbre a especialistas en políticas públicas y cómo protegerías los datos municipales sensibles. ### ¿En qué aspectos de la sostenibilidad de la organización se centraría probablemente este puesto? El puesto se centra en las políticas climáticas y la transición energética, con especial atención a detectar medidas que puedan funcionar en comunidades distintas y evaluar oportunidades de desarrollo de energías renovables. Los sistemas de datos pueden ayudar a relacionar las pruebas sobre políticas públicas con las condiciones locales. La organización también incluye la acción comunitaria y la incidencia entre sus líneas de trabajo. El análisis de la opinión pública y de las interacciones con las campañas podría contribuir a estos esfuerzos, aunque el principal énfasis del puesto está en la investigación técnica y el apoyo a la toma de decisiones. ### ¿Cuáles son los principales retos a los que podría enfrentarse quien ocupe este puesto? Uno de los posibles retos es reunir información fiable y comparable a partir de documentos normativos, registros municipales y conjuntos de datos gubernamentales que no siguen criterios uniformes. Cuando los resultados puedan influir en decisiones públicas, será importante vincular la información extraída con su fuente y distinguir claramente las conclusiones del modelo de la incertidumbre. El puesto también conecta el trabajo técnico con los ámbitos de las políticas públicas y las comunidades. Los modelos deben resultar útiles en distintas realidades locales, y la gobernanza de los datos debe tener en cuenta la información sensible y la calidad cambiante de los datos. ### ¿Cómo podría ser un día habitual en este puesto? Un día habitual podría incluir revisar datos de una fuente gubernamental o municipal, mejorar una canalización de extracción y comprobar si los elementos de las políticas públicas se han vinculado correctamente con sus documentos de origen. La persona también podría entrenar o evaluar modelos y revisar los resultados con sus compañeros del área de políticas públicas. El trabajo probablemente alternaría entre programación, tareas de infraestructura y calidad de datos, análisis de datos energéticos o comunitarios y presentación de resultados a colaboradores sin perfil técnico. Algunos días podrían centrarse en el despliegue y la supervisión de sistemas; otros, en cuestiones de investigación o en la validación por parte de expertos. ### ¿Qué oportunidades de desarrollo y crecimiento profesional ofrece este puesto? El trabajo permitiría desarrollar un perfil amplio en aprendizaje automático aplicado, sistemas basados en LLM, infraestructura en la nube y análisis de políticas climáticas. Asumir la responsabilidad de modelos y canalizaciones de datos también puede aportar experiencia en evaluación en producción, gobernanza y transformación de pruebas técnicas en herramientas de planificación. Entre los posibles pasos siguientes podrían estar la especialización en análisis climático o la dirección técnica de productos de datos y sistemas de investigación. La oferta no define una trayectoria formal de promoción, por lo que el crecimiento probablemente dependería del alcance de los proyectos y de las necesidades de la organización. ### Principales interlocutores con los que podrías colaborar Entre los colaboradores más probables se encuentran investigadores de políticas públicas y profesionales de incidencia de la propia organización, que pueden validar la información extraída e interpretar los resultados. El puesto también requiere colaborar con agentes de las comunidades y planificadores federales, especialmente para convertir los análisis en conclusiones útiles para la planificación. El trabajo técnico puede implicar colaborar con compañeros responsables de las fuentes de datos, las API, la infraestructura en la nube y el análisis de iniciativas de incidencia. Los organismos gubernamentales y los registros municipales son fuentes de información importantes, aunque no se especifica que haya contacto directo con sus responsables. --- Source: https://csrjobs.club/es/jobs/planet-reimagined-machine-learning-engineer-data-scientist-climate-and-energy-policy-emnf