PRÁCTICAS DE ARTIFICIAL INTELLIGENCE ENGINEER EN EL ÁREA DE BUSINESS ANALYTICS&GIS DE B2B

Barcelona - España Experiencia en Telefónica


Actividad del área:

El alumno desarrollará su actividad como ingeniero de Inteligencia Artificial en el área de Business Insights & GIS del área global de B2B de Telefónica. En particular, el candidato participará en el diseño y desarrollo de modelos analíticos avanzados utilizando técnicas de Machine Learning y Deep Learning para aplicarlos en proyectos de procesado del lenguaje natural, bots inteligentes, entre otros.
El candidato formará parte de un equipo global y multidisciplinar en varios países como Brasil, Alemania, Argentina,
Chile, Perú y España. Además, participará en proyectos con otras universidades y startups.


Objetivos del aprendizaje:

El alumno desarrollará desde una perspectiva práctica los conocimientos básicos del análisis de datos. El alumno participará en todas las fases de un proyecto de machine learning/deep learning y por tanto, podrá poner en práctica los conocimientos obtenidos durante sus estudios así como desarrollar unos nuevos a partir de los casos de uso en el área de B2B Global de Telefónica con datasets asociados al mundo telco.


Plan de formación:

Mediante metodologías de desarrollo Agile aplicadas al análisis de datos, se llevará a cabo un seguimiento de la evolución del alumno. Adicionalmente, el alumno participará en las formaciones técnicas que se lleven a cabo dentro del área. El alumno, y a través de una metodología de formación on the job se desarrollará profesionalmente como analista de datos para aplicaciones B2B.


Funciones a desempeñar:

El alumno participará en el desarrollo de casos de uso de analítica avanzada para el segmento B2B. Como parte de su aprendizaje participará en el desarrollo end-to-end incluyendo experimentaciones y validaciones reales. Los proyectos de analítica avanzada constarán de las siguientes etapas: data wrangling, feature engineering, data modelling y validación experimental. Se llevará a cabo el uso de diversas técnicas de Inteligencia Artificial: supervisado, no supervisado y deep learning.

Perfil:

Estudiante universitario de grado o Estudiante universitario de posgrado o Estudiante universitario de grado a falta de TFG/PFC o Estudiante universitario de grado a falta de 1 asignaturas o Estudiante universitario de grado a falta de 2 asignaturas o Estudiante universitario de grado a falta de 3 asignaturas: Grado en Ingeniería de Tecnología de Telecomunicación, Grado en Ingeniería en Informática, Grado en Ingeniería Telemática, Máster en Informática, Máster en Ingeniería de Telecomunicación


Conocimientos técnicos deseados:

Conocimientos de Python, R, Java o Javascript. Conocimiento de herramientas y software de analísis de datos. Conocimiento de técnicas machine learning supervisado y no supervisado. Se valorará conocimientos en técnicas de deep learning y análisis de grafos.


Aptitudes:

• Capacidad de aplicar los conocimientos a la práctica
• Capacidad para generar nuevas ideas
• Gestión de la información
• Capacidad de aprender


Idiomas

Nivel B2 de Inglés.



Remuneración: 768€ al mes

Jornada: 6 horas diarias

Resumen:

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