Prácticas Machine Learning - Estabilidad del sistema Eléctrico Alcobendas

RED ELECTRICA DE ESPAÑA, SAU

Alcobendas (Madrid)

T/2026/50102

¿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 de mañana


• Programa START


• Centro de prácticas en España: Paseo del Conde de los Gaitanes, 177 Alcobendas (Madrid)

¿Qué perfil busca la empresa?
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• Estudiante de grado universitario o Estudiante de máster universitario: Máster en Inteligencia Artificial, Grado en Inteligencia Artificial, Grado en Ingeniería Informática, Grado en Ciencia de Datos, Grado en Ingeniería Matemática, Grado en Matemáticas


• Competencias en Idiomas: nivel B2 de Inglés.

Plan de formación propuesto
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Red Eléctrica es una compañía vinculada al desarrollo, operación y mantenimiento de infraestructuras del sistema eléctrico, con un papel clave en la seguridad, fiabilidad y eficiencia del suministro eléctrico.

La práctica se desarrollará en el Departamento de Fiabilidad del Sistema Eléctrico, un área orientada al análisis técnico del comportamiento del sistema eléctrico y al estudio de metodologías que contribuyen a reforzar su seguridad, estabilidad, eficiencia y resiliencia.

En este entorno, el estudiantado podrá conocer cómo se aplican técnicas avanzadas de análisis de datos e inteligencia artificial al estudio de sistemas eléctricos, participando de forma supervisada en iniciativas relacionadas con modelos predictivos, aprendizaje automático y herramientas de apoyo a la toma de decisiones.

Objetivos formativos

Durante la práctica, la persona seleccionada podrá:

• Aprender a aplicar técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial al análisis de la estabilidad del sistema eléctrico.


• Conocer el papel de los modelos avanzados en el apoyo a la toma de decisiones dentro de la operación del sistema eléctrico.


• Desarrollar competencias en programación con Python aplicada al análisis, validación e implementación de modelos.


• Iniciarse en técnicas como aprendizaje reforzado, redes neuronales y modelos basados en grafos, como Graph Neural Networks — GNN.


• Comprender los principales retos asociados a la seguridad, eficiencia y resiliencia del sistema eléctrico.


• Aplicar conocimientos de matemáticas, ciencia de datos, informática o ingeniería en un entorno técnico real y supervisado.


• Potenciar habilidades de análisis, modelización, validación de resultados y comunicación técnica.

Actividades formativas previstas

La persona en prácticas participará, siempre bajo supervisión especializada, en actividades como:

• Apoyo formativo en el desarrollo de modelos de Machine Learning aplicados al análisis del sistema eléctrico.


• Colaboración supervisada en la validación de modelos avanzados, incluyendo redes neuronales, aprendizaje reforzado o GNN.


• Aprendizaje en el tratamiento, preparación y análisis de datos técnicos relacionados con la operación del sistema eléctrico.


• Apoyo en la implementación de prototipos o herramientas analíticas mediante Python.


• Revisión de resultados obtenidos por modelos de IA para comprender su utilidad en escenarios de estabilidad, seguridad y resiliencia.


• Familiarización con procesos de evaluación, comparación y mejora de modelos predictivos o de apoyo a la toma de decisiones.


• Participación formativa en la documentación de metodologías, resultados y conclusiones técnicas.

Todas las actividades tendrán carácter formativo y estarán orientadas al aprendizaje, sin implicar la asunción de responsabilidades propias de un puesto laboral.

Mentorización y seguimiento

La persona en prácticas contará con una persona tutora especializada dentro del Departamento de Fiabilidad del Sistema Eléctrico, que facilitará su integración y acompañará su aprendizaje durante todo el periodo de prácticas.

Al inicio de la experiencia se establecerán objetivos formativos alineados con la beca y con el perfil académico de la persona participante. Se realizará un seguimiento periódico del progreso, con feedback continuado para reforzar la adquisición de competencias en análisis de datos, inteligencia artificial, programación y comprensión técnica del sistema eléctrico.

Perfil de la persona candidata Conocimientos valorados

• Programación o análisis de datos con R.


• Visualización de datos con Power BI.


• Interés por la inteligencia artificial aplicada al sector eléctrico.


• Conocimientos básicos o motivación por aprender sobre estabilidad, operación y seguridad del sistema eléctrico.

Competencias personales valoradas

• Pensamiento analítico y orientación al detalle.


• Curiosidad técnica y motivación por aprender.


• Capacidad para trabajar en equipo en entornos multidisciplinares.


• Proactividad para explorar soluciones y mejorar procesos.


• Habilidad para comunicar resultados técnicos de forma clara.

Valor formativo de la práctica

Esta práctica ofrece una oportunidad para desarrollar competencias avanzadas en Machine Learning, inteligencia artificial y análisis de datos aplicados a la estabilidad del sistema eléctrico. La persona participante podrá aprender cómo las técnicas de IA pueden contribuir a mejorar la seguridad, eficiencia y resiliencia del sistema, en un entorno técnico especializado y con acompañamiento experto.

Revisión de cumplimiento normativo

La oferta se ha redactado con enfoque plenamente formativo, reformulando las actividades como aprendizaje, apoyo y participación supervisada. Para garantizar el cumplimiento del Real Decreto 592/2014 y del Real Decreto 822/2021\.

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