Orange es una compañía líder del sector de las telecomunicaciones en Europa. El área de Technology, y en concreto el equipo de Operational Efficiency – Network, impulsa la eficiencia operativa y la mejora continua de los procesos vinculados al rendimiento de red y la gestión de proveedores.

El estudiantado se incorporará a este equipo para participar en el diseño y desarrollo de aplicaciones de análisis y reporting en QlikSense, orientadas a la monitorización y mejora del desempeño del área Network.

Objetivos Formativos

Durante el periodo de prácticas, el estudiantado podrá:

• Aprender a gestionar y certificar datos para asegurar su coherencia entre las distintas plataformas y proveedores.

• Diseñar herramientas de monitorización para identificar áreas de mejora en procesos y rendimiento operativo.

• Desarrollar habilidades en explotación de datos aplicadas al análisis de eficiencia tecnológica.

• Participar en la elaboración de informes y reportes analíticos que apoyen la toma de decisiones estratégicas.

Actividades Formativas

Las tareas formativas previstas incluyen:

• Creación y modificación de scripts utilizando SQL.

• Diseño de aplicaciones de visualización de datos siguiendo las guías corporativas.

• Programación de procesos de ingesta y estructuración de datos.

• Desarrollo de cuadros de mando para explotación de datos y toma de decisiones.

• Elaboración de reportes mediante herramientas como QlikSense y N-printing.

Estas actividades permitirán al estudiantado aplicar conocimientos teóricos en un entorno técnico avanzado, con acompañamiento experto.

Mentorización y Seguimiento

La práctica incluirá la asignación de una persona tutora del área, responsable de definir los objetivos de aprendizaje, realizar seguimiento del progreso y ofrecer retroalimentación periódica para garantizar una experiencia formativa completa y adaptada al perfil del estudiantado.

Perfil del Candidato

• Titulaciones compatibles: Grado o máster en Ingeniería, Estadística, Matemáticas, Ciencia de Datos u otras titulaciones STEM.

• Habilidades valoradas: Capacidad analítica, iniciativa, trabajo en equipo, orientación al logro, gestión de información.

• Conocimientos técnicos valorados: SQL, QlikSense, Power BI, Office, Python, procesos ETL, arquitectura cloud, herramientas de machine learning.

• Idiomas: Inglés nivel medio.

Esta práctica representa una oportunidad excelente para participar en proyectos de análisis de datos y eficiencia operativa en el entorno de red de una gran compañía tecnológica. El estudiantado podrá desarrollar competencias clave en análisis, visualización y tratamiento de datos aplicados al negocio, con impacto real sobre decisiones estratégicas y operativas.