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Contacto
Maica Amador
email de contacto
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Área de trabajo

Inteligencia Artificial · Ciencia de Datos · Salud Digital

Información de la oferta de plazas de PE

Funciones a realizar:

Código del perfil: 252648

Descripción:

 

Objetivo de las prácticas

El objetivo principal de estas prácticas es participar en el desarrollo de una Inteligencia Artificial aplicada al ámbito de la salud, contribuyendo al análisis de datos clínicos y conductuales para generar modelos predictivos que apoyen la toma de decisiones y la innovación en salud digital.

 

Descripción del puesto de prácticas (qué se hace)

El/la estudiante en prácticas realizará funciones directamente vinculadas al desempeño de tarea, complementadas con comportamientos contextuales y adaptativos propios de entornos innovadores:

  • Preparar datos clínicos y de salud digital mediante la limpieza, transformación y organización de grandes y complejos conjuntos de datos (Big Data), con el fin de garantizar su calidad y utilidad analítica.
  • Analizar datos clínicos y conductuales, aplicando técnicas estadísticas para identificar patrones, tendencias y relaciones relevantes.
  • Desarrollar modelos predictivos, utilizando algoritmos de machine learning orientados a la mejora de procesos y resultados en el ámbito de la salud.
  • Colaborar con equipos multidisciplinares (tecnología, investigación, negocio) para alinear los análisis con los objetivos estratégicos de la empresa.
  • Documentar procesos y resultados, facilitando la interpretación y transferencia del conocimiento generado.

 

Perfil del estudiante (qué se necesita)

Formación

Estudiantes de Grado o Máster en Ciencia de Datos, Ingeniería Informática, Estadística, Matemáticas o titulaciones afines.

Conocimientos técnicos (competencias técnicas)

Programación (Python, R u otros lenguajes orientados a análisis de datos). Estadística aplicada a la preparación y análisis de datos. Fundamentos de machine learning. Manejo de bases de datos y estructuras de datos complejas.

Conocimientos de negocio (competencias transversales clave)

Capacidad para comprender el contexto organizativo y estratégico de Sparkling Tech Solutions, orientando el análisis de datos a problemas reales de negocio y salud digital. Interés por la aplicación de la IA en el ámbito sanitario y sociosanitario.

Competencias personales Capacidad analítica y pensamiento crítico.

Aprendizaje autónomo y adaptabilidad a entornos cambiantes. Trabajo en equipo y comunicación de resultados técnicos a perfiles no técnicos. Responsabilidad y compromiso con proyectos de impacto social.

Aprendizaje y rendimiento esperado

Durante las prácticas, el/la estudiante desarrollará un rendimiento multidimensional, que incluye:

Desempeño de tarea: correcta preparación y análisis de datos, y construcción de modelos predictivos.

Desempeño contextual: colaboración activa, iniciativa y contribución al clima de trabajo del equipo.

Desempeño adaptativo: capacidad para ajustarse a nuevos retos tecnológicos y a la evolución del proyecto. Ausencia de conductas contraproducentes, fomentando buenas prácticas éticas en el uso de datos de salud.

 

Contexto de la empresa

Sparkling Tech Solutions S.L. es una empresa tecnológica especializada en soluciones innovadoras basadas en inteligencia artificial, análisis de datos y tecnologías emergentes aplicadas a la salud, con una fuerte orientación a la investigación, la transferencia de conocimiento y el impacto social.

 

Qué ofrecemos

  • Participación en proyectos reales de IA aplicada a salud digital.
  • Tutorización técnica y acompañamiento académico.
  • Entorno innovador y multidisciplinar.
  • Posibilidad de continuidad en proyectos de I+D según desempeño y necesidades de la empresa.
Titulaciones:

-

EII

La Escuela de Ingeniería Informática imparte las titulaciones de Grado en Ingeniería Informática y Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos.

Información de Contacto

Escuela de Ingeniería Informática

  • Edificio de Informática y Matemáticas, Campus de Tafira. 35017 Las Palmas de Gran Canaria. España
  • (+34) 928 45 8700
  • sci.eii@ulpgc.es