Prácticas Beca Machine Learning aplicado a la previsión de la generación renovable
RED ELECTRICA DE ESPAÑA, SAU
Alcobendas (Madrid)
T/2026/50151
¿Qué ofrece la empresa?
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- 1 plaza de prácticas en RED ELECTRICA DE ESPAÑA, SAU de 3 meses para incorporarse en julio 2026
- Bolsa de ayuda de 800,00€ brutos mensuales
- 6h. diarias en Jornada completa
- Programa START
- Centro de prácticas en España: Paseo del Conde de los Gaitanes, 177 Alcobendas (Madrid)
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- Estudiante de grado universitario o Estudiante de máster universitario: Grado en Matemáticas, Grado en Ciencia de Datos, Grado en Inteligencia Artificial
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Sobre la empresa y el departamento
La persona en prácticas se incorporará a un área vinculada al análisis de datos, previsión operativa y mejora de modelos aplicados a procesos en tiempo real. El departamento trabaja con información procedente de sistemas operativos y telemetría reciente para optimizar la calidad de las previsiones y apoyar la toma de decisiones técnicas.
Objetivos formativos
Durante la práctica, el estudiantado podrá:
- Aprender a tratar datos reales de operación y telemetría de alta frecuencia.
- Comprender cómo se transforman datos minutales en variables útiles para modelos horarios.
- Desarrollar capacidades en construcción de variables relacionadas con tendencias, desviaciones y errores recientes.
- Aplicar modelos de corrección de error en tiempo real sobre previsiones existentes.
- Conocer metodologías de modelización robusta, como regresión o gradient boosting.
- Analizar y validar resultados comparándolos con previsiones base.
- Familiarizarse con la integración de modelos predictivos en procesos operativos.
- Potenciar competencias en análisis de datos, pensamiento crítico, programación y trabajo colaborativo.
La persona participante podrá colaborar, siempre con supervisión, en un proyecto aplicado de mejora de previsiones en operación, centrado en la corrección de las primeras horas de la previsión mediante el uso de telemetría reciente de producción o producible.
Entre las actividades formativas se incluyen:
- Apoyo en el desarrollo de un modelo de corrección de error en tiempo real.
- Tratamiento y depuración de datos de alta frecuencia.
- Construcción de variables explicativas a partir de información reciente del sistema.
- Implementación y comparación de modelos predictivos sencillos y robustos.
- Análisis de métricas de precisión y validación frente a la previsión base.
- Participación en el aprendizaje sobre cómo estos modelos se utilizan en entornos productivos.
- Apoyo en la integración gradual del modelo en procesos operativos.
La práctica contará con acompañamiento por parte de una persona tutora especializada, que guiará el aprendizaje, definirá objetivos formativos y realizará seguimiento periódico del progreso. Se ofrecerá feedback continuo para facilitar la adquisición de competencias técnicas y asegurar que la experiencia mantiene un enfoque educativo.
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