Descubre Jóvenes Talentos es la apuesta por REDEIA para jóvenes con ganas de aprender en una compañía de referencia que forma a los grandes líderes del futuro.

A través del Título Propio en Organizaciones Ágiles y Transformación Digital de la Universidad Camilo José Cela, Redeia quiere contribuir a la formación de la nueva generación de líderes. Gracias al plan de estudios del Máster, en el que se combina la formación académica con la práctica, tendrás la oportunidad de conocer diferentes entornos en los que podrás compartir conocimiento y adquirir nuevos aprendizajes junto a los mejores profesionales en innovación y transformación digital de la compañía. Podrás descubrir nuevas habilidades y desarrollar competencias a través de retos reales ¡y con una ayuda al estudio que te dejará sin palabras!

Metodología

Con el objetivo de complementar tu formación y mejorar tu empleabilidad, desde Redeia organizaremos visitas a nuestras instalaciones y acciones de integración, donde tendrás la oportunidad de conocer la organización de la compañía de la mano de sus profesionales. Durante toda la formación contarás con el apoyo de un equipo de tutoría académica, un tutor empresarial y un equipo de tutoría de prácticas encargados de tu desarrollo y orientación profesional. Estaremos encantados de que compartas con managers y tutores tus ideas y proyectos sobre los sectores energético y de las telecomunicaciones.

¿Qué buscamos?

Si eres una persona creativa, proactiva y con ganas de aprender, no pierdas esta oportunidad y descubre todo lo que Redeia puede ofrecer. ¡Te esperamos!

Descripción del plan de formación:

• Aprender a analizar e identificar nuevos indicadores significativos que están influyendo en la demanda eléctrica actualmente. 
• Colaborar junto al equipo en la evaluación y ajuste de los nuevos elementos de la transición energética en el simulador  de variables que influyen en la de demanda de largo plazo.
• Participar en la preparación de escenarios del simulador para el ámbito de la planificación eléctrica. 

Aptitudes de los candidatos:

• Ingeniería o matemáticas con conocimiento en analítica de datos y modelos (econométricos, machine learning,...)
• Conocimiento de Python.