Prácticas: Data Science / Inteligencia Artificial en Madrid (Customer Operations)

Descripción

Resumen del Puesto: Buscamos un estudiante de grado o máster para prácticas en el área de Customer Operations, apoyando la transformación digital con IA y analítica avanzada en telecomunicaciones. Puntos Destacados: 1. Participar en proyectos estratégicos de tecnología, analítica y negocio. 2. Desarrollo de competencias en analítica avanzada e IA aplicada a operaciones. 3. Mentoría especializada en proyectos de datos e IA. ORANGE ESPAGNE SAU **Pozuelo de Alarcón** (Madrid) T/2026/49866 ¿Qué ofrece la empresa? * **1** plaza de prácticas en ORANGE ESPAGNE SAU de **6 meses** para incorporarse en **octubre 2026** * Bolsa de ayuda de **500,00€** brutos mensuales * 5h. diarias en Jornada flexible * Telepráctica semi\-presencial * Programa START * Centro de prácticas en España: Pº del Club Deportivo, 1 Edif. 9 Pozuelo de Alarcón (Madrid) ¿Qué perfil busca la empresa? * **Estudiante de grado universitario o Estudiante de máster universitario:** Grado en Economía, Grado en Estadística * **Competencias en Idiomas:** nivel C1 de Inglés. Pruebas de competencias Como parte del proceso de selección tendrás que realizar estas pruebas: * Test de idioma Inglés Plan de formación propuesto **MasOrange** es el principal operador de telecomunicaciones en España, resultado de la integración de Orange España y MásMóvil. El grupo impulsa la transformación de sus operaciones mediante el uso de datos, inteligencia artificial y automatización, con el objetivo de mejorar la experiencia de cliente y la eficiencia operativa. Su entorno permite al estudiantado participar en proyectos estratégicos donde convergen tecnología, analítica y negocio. La práctica se desarrollará en el **área de Customer Operations,** dentro del equipo de Operations Support, especializado en inteligencia operativa y transformación digital. El departamento trabaja en la integración de datos, analítica avanzada e inteligencia artificial para optimizar los procesos de atención a cliente y mejorar la toma de decisiones en la operación. **Objetivos Formativos** El programa permitirá al estudiantado desarrollar competencias en analítica avanzada e inteligencia artificial aplicada a operaciones: * **Transformación Digital:** Comprender cómo integrar datos, tecnología e inteligencia artificial en procesos operativos. * **Analítica de Datos:** Aprender a construir métricas e indicadores accionables para negocio. * **Optimización de Modelos:** Participar en la mejora de la precisión de modelos y flujos analíticos. * **Desarrollo End\-to\-End:** Conocer el ciclo completo de proyectos analíticos, desde la ideación hasta su implementación. * **Documentación Técnica:** Desarrollar habilidades en la estructuración y documentación de soluciones. **Mentorización y Seguimiento** La persona en prácticas contará con una figura tutora especializada que: * Definirá un plan formativo adaptado al perfil. * Acompañará en el desarrollo de proyectos de datos e IA. * Realizará seguimiento continuo del progreso. * Proporcionará feedback periódico para potenciar el desarrollo competencial. **Perfil del Candidato o la Candidata** **Titulación:** Grado en Ingeniería, ADE con especialización en estadística/econometría o titulaciones afines. **Competencias y habilidades:** * Interés por la inteligencia artificial y el análisis de datos. * Capacidad analítica y pensamiento estructurado. * Orientación a resultados. * Capacidad de trabajo en equipo. **Idiomas:** * Inglés nivel B2\. **Se valorará positivamente:** * Conocimientos en estadística. * Manejo de SQL y Python. * Interés en inteligencia artificial aplicada a negocio. * Visión de negocio y orientación a impacto. Esta práctica ofrece una experiencia en transformación operativa mediante inteligencia artificial, permitiendo al estudiantado participar en proyectos reales con impacto directo en la experiencia de cliente. A lo largo del programa, se desarrollarán competencias en analítica avanzada, automatización y gestión de proyectos, preparando al estudiantado para futuros retos en data science y transformación digital.