Siendo la primera empresa de referencia en el sector eléctrico español, Endesa cuenta a día de hoy con más de 10.000 empleados y con 11 millones de clientes. Las personas que se incorporan a esta compañía se acogen a un plan de formación y captación de talento basado en un aprendizaje colaborativo. A la vez que desarrollan competencias profesionales que les servirán para su futuro participarán en importantes proyectos dentro de la generación, distribución y venta de electricidad.
Departamento
SSTT Management Iberia – Diagnóstico Predictivo e IA.
SSTT Management Iberia es el área de Servicios Técnicos de Generación responsable de proporcionar soporte transversal a las distintas tecnologías de generación (térmica, hidráulica, eólica y solar), impulsando la innovación, la digitalización y la mejora continua de los procesos de operación y mantenimiento.
Dentro de esta organización, el área de Diagnóstico Predictivo e Inteligencia Artificial desarrolla soluciones basadas en datos, analítica avanzada, modelos predictivos, inteligencia artificial y gemelos digitales para optimizar la fiabilidad, disponibilidad y eficiencia de los activos.
📚 Objetivos Formativos
Durante las prácticas, el estudiantado:
Gestión Organizacional:
Participará en proyectos transversales relacionados con la mejora continua, la coordinación de iniciativas de innovación y la colaboración entre diferentes áreas técnicas para impulsar soluciones aplicadas al negocio energético.
Analítica de Datos:
Desarrollará análisis avanzados de datos industriales, cuadros de mando e indicadores mediante herramientas de visualización y analítica como Power BI y SAS. Participará en la explotación de datos de operación y mantenimiento de activos de generación utilizando herramientas como PI System, SQL y Excel.
Transformación Digital y Nuevas Tecnologías:
Participará en proyectos de Inteligencia Artificial, Machine Learning, mantenimiento predictivo, asistentes basados en IA Generativa y gemelos digitales. También colaborará en iniciativas de digitalización industrial utilizando herramientas colaborativas como Microsoft 365, Teams, SharePoint y Copilot.
Competencias Clave:
Fortalecerá habilidades de análisis, trabajo colaborativo, autonomía, comunicación de resultados y resolución de problemas en un entorno tecnológico e industrial.
Innovación en Procesos:
Colaborará en iniciativas orientadas a optimizar los procesos de operación y mantenimiento mediante modelos predictivos, automatización y soluciones digitales avanzadas.
👩🏫 Mentorización y Seguimiento
Tutoría especializada con acompañamiento continuo.
Evaluación del progreso a través de metas y seguimiento periódico.
Feedback constante para fomentar la mejora continua.
🎓 Perfil del Candidato
Titulación Universitaria:
Grado en Ingeniería Industrial, Ingeniería de la Energía, Ingeniería de Telecomunicaciones, Ingeniería Informática, Matemáticas, Física, Ciencia de Datos o titulaciones afines.
Habilidades Requeridas:
Interés por la analítica avanzada, inteligencia artificial, digitalización industrial y mantenimiento predictivo. Capacidad analítica, orientación a la mejora continua, trabajo colaborativo y motivación por participar en proyectos tecnológicos.
Idiomas y Herramientas Valoradas:
Idiomas:
Inglés.
Herramientas:
Power BI, SAS, PI System, SQL, Excel, Microsoft 365, Teams, SharePoint y Copilot.
Conocimientos específicos del sector o tecnologías concretas:
Conocimientos o interés en Inteligencia Artificial, Machine Learning, mantenimiento predictivo, analítica avanzada y transformación digital aplicada al sector energético.
🌟 Valor Formativo – Máster en Gestión Organizacional, Competencias Clave y Analítica de Datos
Este programa brinda una experiencia práctica única, alineada con el Máster en Gestión Organizacional, Competencias Clave y Analítica de Datos, donde el estudiantado podrá aplicar estrategias avanzadas en un entorno profesional real.
Contará con acompañamiento especializado, acceso a herramientas de vanguardia y participación activa en proyectos que refuerzan su perfil analítico, organizacional y tecnológico.
