Data Science Trainee - Madrid

Descripción

Resumen del Puesto: Prácticas en Data Science y GenAI para transformar datos en decisiones y aplicar IA en la mejora de la experiencia del cliente. Puntos Destacados: 1. Iniciar en Data Science, participando en proyectos de ML y GenAI. 2. Aprender a preparar datos y desarrollar modelos de Machine Learning. 3. Aplicar conocimientos en chatbots, Marketing Mix Modeling y previsión de ventas. IKOS SPANISH HOTELS MANAGEMENT S.L **Madrid** (Madrid) T/2026/50005 **¿Qué ofrece la empresa?** --------------------------- * **1** plaza de prácticas en IKOS SPANISH HOTELS MANAGEMENT S.L de **6 meses** para incorporarse en **mayo 2026** * Bolsa de ayuda de **400,00€** brutos mensuales * 4h. diarias * Programa START * Centro de prácticas en España: C/ Príncipe de Vergara 108, 7º planta Madrid (Madrid) **¿Qué perfil busca la empresa?** --------------------------------- * **Estudiante de grado universitario o Estudiante de máster universitario:** Grado en Análisis de Datos y de Negocios, Grado en Ingeniería en Informática **Plan de formación propuesto** ------------------------------- Are you ready to turn data into decisions and AI into impact? A través de este programa de prácticas, el estudiantado podrá iniciarse en el área de **Data Science** dentro del departamento **CIRA**, en Madrid, participando en proyectos relacionados con preparación de datos, modelos de Machine Learning, procesos de GenAI y análisis de datos. La práctica permitirá acercarse a aplicaciones reales como **chatbots de texto y voz, Marketing Mix Modeling, previsión de ventas y uso de NLU / GenAI** para la mejora de la experiencia de las personas usuarias. Sobre el Departamento La persona en prácticas se incorporará al departamento **CIRA**, ubicado en **Madrid**. Desde esta área, el estudiantado podrá aprender sobre el uso de datos, inteligencia artificial y modelos predictivos aplicados a procesos vinculados a la experiencia de cliente, automatización de respuestas, categorización de consultas, generación de resúmenes, chatbots, marketing y previsión de ventas. Objetivos Formativos Durante el programa, el estudiantado podrá: Aprender a preparar datos para su posterior uso en procesos de modelado. Desarrollar conocimientos sobre la creación y evolución de nuevos modelos de Machine Learning. Familiarizarse con procesos de **GenAI** y su aplicación en casos de uso reales. Adquirir habilidades en análisis de datos, comprendiendo cómo transformar información en conocimiento útil para la toma de decisiones. Aplicar conocimientos de ciencia de datos a proyectos relacionados con **chatbots de texto y voz**, **Marketing Mix Modeling** y **previsión de ventas**. Conocer el uso de **NLU / GenAI** para mejorar la experiencia de cliente mediante respuestas automáticas, categorización de consultas y generación de resúmenes. Desarrollar competencias técnicas en herramientas y lenguajes vinculados a Data Science, Machine Learning, visualización de datos, cloud, MLOps y desarrollo de aplicaciones. Mentorización y Seguimiento La persona participante contará con: Acompañamiento por parte del equipo del departamento durante el desarrollo de la práctica. Definición de objetivos formativos vinculados a ciencia de datos, Machine Learning, GenAI y análisis de datos. Seguimiento del aprendizaje durante la estancia formativa. Feedback periódico para favorecer el desarrollo de competencias técnicas y transversales. Perfil de la Persona Candidata **Titulación** Análisis de Datos y de Negocios o similares Informática o similares **Habilidades y conocimientos técnicos** * Python. * SQL. * Pandas. * NumPy. * Scikit\-learn. * Familiaridad con al menos una de las siguientes áreas o herramientas:TensorFlow, PyTorch, Algoritmos de Machine Learning. **Idiomas y herramientas valoradas** Se valorarán conocimientos de visualización y BI, como: Matplotlib. Seaborn. Power BI. También se valorará exposición o conocimiento de: Azure. AWS. Google Cloud. GenAI: GPT, Claude, embeddings. Git / GitHub. Docker. Airflow. Spark. MLOps. ETL. FastAPI. Flask. Streamlit. Inglés B2\. Valor Formativo Esta práctica ofrece la oportunidad de adquirir experiencia formativa en ciencia de datos, inteligencia artificial generativa y Machine Learning, participando en proyectos orientados al análisis de datos, automatización inteligente, modelos predictivos y mejora de la experiencia de cliente. A través del programa, el estudiantado podrá reforzar sus competencias técnicas en programación, análisis, modelado, visualización, herramientas cloud y desarrollo de soluciones basadas en IA, dentro de un entorno de aprendizaje aplicado. Si esta oportunidad encaja con los objetivos formativos e intereses profesionales del estudiantado, se invita a presentar la candidatura para formar parte de este entorno de aprendizaje en Data Science e inteligencia artificial.