Siemens Mobility es una compañía tecnológica especializada en soluciones innovadoras para el transporte ferroviario y la movilidad inteligente. La empresa desarrolla tecnologías para material rodante, señalización, electrificación, automatización y servicios digitales, impulsando una movilidad más sostenible, eficiente y conectada.
El departamento de IA, Datos y Digitalización de Siemens Mobility impulsa la transformación digital de la organización mediante el desarrollo de soluciones innovadoras basadas en software, analítica de datos e Inteligencia Artificial.
El área trabaja de forma transversal con departamentos como I+D, Ingeniería, Finanzas, Gestión de Proyectos y Operaciones, promoviendo la digitalización de procesos y el desarrollo de herramientas que aportan valor a la organización.
Objetivos formativos
Durante el periodo de prácticas, la persona estudiante tendrá la oportunidad de:
- Aprender metodologías de desarrollo de aplicaciones software y soluciones digitales.
- Desarrollar conocimientos sobre Inteligencia Artificial, Inteligencia Artificial Generativa, asistentes digitales, agentes de IA y sistemas de gestión del conocimiento.
- Aplicar técnicas de análisis y tratamiento de datos para la generación de informes y la automatización de procesos.
- Conocer herramientas y metodologías de desarrollo, validación y despliegue de soluciones digitales.
- Participar en el diseño de pruebas de concepto e iniciativas de innovación tecnológica.
- Comprender cómo identificar oportunidades de digitalización y mejora de procesos en diferentes áreas de una organización tecnológica.
- Potenciar competencias en trabajo colaborativo, comunicación interdisciplinar y resolución de problemas en entornos de innovación.
Actividades formativas
Con el acompañamiento de la persona tutora, el estudiantado podrá:
- Aprender a desarrollar aplicaciones software, automatizaciones y herramientas digitales.
- Participar en proyectos formativos relacionados con asistentes digitales, copilotos, agentes de IA y soluciones de Inteligencia Artificial Generativa.
- Colaborar en la elaboración de soluciones basadas en datos para análisis, visualización y automatización.
- Conocer metodologías para identificar oportunidades de digitalización junto con diferentes áreas de la organización.
- Participar en las distintas fases del ciclo de desarrollo de soluciones digitales: diseño, implementación, pruebas y despliegue.
- Explorar nuevas tecnologías relacionadas con Ciencia de Datos, Desarrollo Software e Inteligencia Artificial, participando en iniciativas de innovación y proyectos piloto.
Mentorización y seguimiento
La persona seleccionada contará con:
- Una persona tutora especializada perteneciente al departamento de IA, Datos y Digitalización.
- Un plan de aprendizaje con objetivos formativos definidos desde el inicio de la práctica.
- Seguimiento continuo de la evolución de las competencias adquiridas.
- Sesiones periódicas de orientación y retroalimentación para favorecer el aprendizaje y el desarrollo profesional.
Perfil de las personas candidatas
Titulaciones:
- Doble Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas.
- Se valorará estar cursando un Máster en Inteligencia Artificial.
Conocimientos valorados:
- Conocimientos de programación en Python y/o otros lenguajes como Java, C# o JavaScript.
- Conocimientos básicos de bases de datos y SQL.
- Familiaridad con herramientas de control de versiones (Git/GitHub/GitLab).
- Interés por tecnologías cloud (Azure, AWS o similares).
- Interés por tecnologías de Inteligencia Artificial Generativa y Large Language Models (LLMs).
Idiomas:
Competencias transversales:
- Capacidad analítica.
- Iniciativa y aprendizaje continuo.
- Trabajo en equipo.
- Comunicación.
- Organización y orientación a la mejora continua.
Valor formativo
Esta práctica constituye una excelente oportunidad para desarrollar competencias técnicas en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y Desarrollo Software dentro de una empresa líder en innovación tecnológica. La persona estudiante podrá aplicar los conocimientos adquiridos durante su formación académica en proyectos reales, conocer metodologías de trabajo colaborativo y potenciar habilidades altamente demandadas para su futuro desarrollo profesional.
