Analista predictivo, Categoría 2 vibraciones mecánicas

Descripción del puesto En el puesto de Analista predictivo, Categoría 2 en vibraciones mecánicas en Vibrotech - Ingeniería de las Vibraciones, te encargarás del seguimiento y análisis de las vibraciones de equipos rotativos y estructuras críticas, utilizando herramientas de diagnóstico predictivo y software especializado. Realizarás toma de datos en campo, interpretación de espectros de vibración y elaboración de informes técnicos con recomendaciones de mantenimiento. Colaborarás con el equipo de ingeniería y mantenimiento para planificar intervenciones, optimizar la fiabilidad de los activos y reducir paradas no programadas. También participarás en la mejora continua de los modelos predictivos, en la documentación de procedimientos y en la formación técnica básica a otras personas del equipo. Este es un puesto a jornada completa, con modalidad híbrida: trabajarás principalmente en Chillán, combinando trabajo presencial en las instalaciones de la empresa con algunas tareas desde casa.
Requisitos

• Capacidad para el análisis de datos y la interpretación de resultados (aptitudes analíticas) aplicados a vibraciones mecánicas y mantenimiento predictivo.
• Aptitudes en comunicación clara, tanto escrita como oral, para elaborar informes técnicos, presentar conclusiones y coordinarte con otros departamentos.
• Conocimiento de técnicas de Category Management y orientación a Customer Insight para priorizar intervenciones según criticidad de equipos y necesidades de la empresa.
• Orientación a resultados y apoyo al equipo de Sales mediante información técnica fiable que contribuya a propuestas de valor y servicios predictivos.
• Formación técnica en ingeniería mecánica, industrial o similar, y valorable certificación en análisis de vibraciones (Categoría 2 o equivalente).
• Manejo de herramientas de monitorización de vibraciones, software de análisis de señales, y familiaridad con normas de mantenimiento y fiabilidad.
• Capacidad para trabajar de manera autónoma, gestión eficiente del tiempo en entorno híbrido y disposición para visitas a planta y trabajo de campo cuando sea necesario.