Prácticas Ingeniería Madrid - Data & Innovation

IBERIA LAE SOLUTIONS S.L.

Madrid (Madrid)

T/2025/49169

Solicita ya el acceso a una beca de prácticas en IBERIA LAE SOLUTIONS S.L. en su departamento Data & Innovation
¿Qué ofrece la empresa?
1 plaza de prácticas en IBERIA LAE SOLUTIONS S.L. de 6 meses para incorporarse en enero 2026
Bolsa de ayuda de 1.300,00€ brutos mensuales
7h. diarias
Centro de prácticas en España: Camino de La Muñoza, s/n, dentro de la Zona Industrial de La Muñoza. Madrid (Madrid)
La beca incluye matrícula en Máster de Formación Permanente en Productividad, Gestión Adaptativa e Innovación (Universidad Nebrija)
¿Qué perfil busca la empresa?
Estudiante de grado universitario a falta de TFG/PFC o Estudiante de grado universitario a falta de 1 asignatura o Estudiante de grado universitario a falta de 2 asignaturas o Estudiante de grado universitario a falta de 3 asignaturas o Titulado/a de grado universitario o Titulado/a de grado con máster universitario: Grado en Inteligencia Artificial, Grado en Ingeniería de Datos, Grado en Ciencia de Datos, Grado en Ingeniería Informática - Tecnologías Informáticas, Grado en Matemáticas
Titulado FP grado superior
Competencias en Idiomas: nivel C1 de Inglés.
Pruebas de competencias

Como parte del proceso de selección tendrás que realizar estas pruebas:

Test de idioma Inglés
Plan de formación propuesto

IBERIA LAE SOLUTIONS S.L. forma parte del ecosistema empresarial del grupo Iberia, compañía líder en el sector aeronáutico y del transporte aéreo en España. La entidad desarrolla y mantiene soluciones tecnológicas, digitales y de datos que dan soporte a las operaciones de la aerolínea y a sus áreas estratégicas, impulsando la innovación, la eficiencia y la adopción de tecnologías avanzadas alineadas con los objetivos de negocio.

Sobre el Departamento

La práctica se desarrollará en el área de Data & Innovation, un entorno orientado a la exploración, validación y adopción de soluciones basadas en analítica avanzada, ciencia de datos e inteligencia artificial, con especial foco en IA generativa.

Desde este ámbito, se impulsan iniciativas experimentales y proyectos piloto que permiten evaluar el potencial de los modelos de lenguaje y otras técnicas de machine learning aplicadas a casos de uso reales del negocio. La persona en prácticas participará siempre con acompañamiento en actividades de diseño, experimentación, análisis y documentación de pruebas de concepto (PoC) y productos mínimos viables (MVP), reforzando el carácter formativo de la experiencia.

Objetivos Formativos de la Práctica

Durante la estancia, la persona en prácticas podrá:

Aprender a diseñar y desarrollar pruebas de concepto (PoC) y MVPs basados en tecnologías de IA generativa, comprendiendo su ciclo de vida y criterios de validación.

Introducirse en la aplicación de modelos de machine learning y modelos de lenguaje (LLMs) para abordar problemas reales del negocio desde una perspectiva experimental.

Desarrollar competencias en el uso de Python y librerías de ciencia de datos y aprendizaje automático (Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).

Familiarizarse con la integración y consumo de APIs de modelos fundacionales y servicios cloud orientados a soluciones de IA.

Aprender a documentar resultados técnicos, aprendizajes y conclusiones, reforzando habilidades de análisis, síntesis y comunicación técnica.

Comprender buenas prácticas de experimentación, evaluación de resultados y mejora iterativa en entornos de innovación tecnológica.

Todas las actividades tendrán una finalidad formativa y se realizarán bajo supervisión, sin asumir responsabilidades propias de un puesto profesional.

‍ Mentorización y Seguimiento

La persona en prácticas contará con tutoría especializada por parte del equipo de Data & Innovation, que garantizará un acompañamiento continuo.

Se definirá un plan formativo individual con objetivos de aprendizaje claros y progresivos.

Se realizarán revisiones periódicas y sesiones de feedback estructurado, fomentando la reflexión, la mejora continua y la adquisición gradual de autonomía.

Perfil del Estudiantado Titulación compatible

Grado o Máster en Ingeniería Informática

Ciencia de Datos

Inteligencia Artificial

Matemáticas, Estadística u otras titulaciones afines

Habilidades y conocimientos valorados

Interés por la IA generativa, NLP, Transformers y modelos de lenguaje (LLMs).

Conocimientos académicos de Python.

Familiaridad con frameworks y librerías como PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn y Pandas.

Capacidad de análisis, curiosidad técnica y motivación por el aprendizaje continuo.

Idiomas

Español.

Inglés técnico para la lectura y comprensión de documentación especializada.

Valor Formativo de la Experiencia

Esta práctica supone una oportunidad única para aprender en un entorno tecnológico estratégico, participando en iniciativas reales de gobierno del porfolio y gestión adaptativa. El estudiantado podrá aplicar conocimientos universitarios, desarrollar competencias analíticas y organizativas, y fortalecer su perfil profesional en un contexto corporativo de alto impacto y proyección internacional.

Programa Académico Asociado

La práctica está vinculada al siguiente programa formativo:

Máster de Formación Permanente en Productividad, Gestión Adaptativa e Innovación de Fundación Universidad-Empresa – Universidad Nebrija (en Inglés).

Deep Work es un máster universitario, de formación permanente en productividad, gestión adaptativa e innovación, que combina la estancia en prácticas en una empresa con un modelo de aprendizaje colaborativo orientado hacia la adquisición de competencias profesionales, impartido online y en inglés

Los módulos del máster son: Comunicación; Toma de decisiones; Innovación; Productividad; Prospectiva estratégica, Elaboración de informes, Finanzas, Innovación, IA y TFM.

Nota de Cumplimiento Normativo

La presente oferta ha sido redactada conforme al Real Decreto 592/2014 y al Real Decreto 822/2021, garantizando su carácter estrictamente formativo. Todas las actividades descritas se realizarán bajo supervisión y con fines de aprendizaje, sin que puedan interpretarse como una relación laboral.
En caso de que algún aspecto organizativo (duración, horario o bolsa de ayuda) deba concretarse, se ajustará siempre a la normativa universitaria aplicable.