Beca de Análisis de Datos – Prevención de Riesgos Laborales

Acerca del puesto

ACCIONA, compañía global de infraestructuras regenerativas con más de 65.000 profesionales en más de 40 países, busca incorporar a una persona en prácticas para la beca de Análisis de Datos en su Departamento de Prevención de Riesgos Laborales, en su Campus de Madrid. La persona apoyará al departamento en tareas técnicas y de análisis de datos, colaborando en la implantación de la estrategia de prevención de la compañía y en la gestión de sus proyectos y trabajadores.

Responsabilidades principales

• Apoyar el tratamiento de datos, mejorando la calidad de la información no estructurada y optimizando los datos estructurados.
• Elaborar y dar soporte a estadísticas, análisis de tendencias, proyecciones e índices solicitados por la Dirección.
• Colaborar en la integración de diferentes plataformas de datos.
• Seguir y apoyar la gestión diaria de alarmas identificadas (gestión y meteorológicas).
• Revisar periódicamente los datos de proyectos en el Proyecto Dashboard.
• Apoyar la elaboración de informes mensuales de seguimiento para cada Subárea.
• Estudiar y seguir tendencias mediante mapas.
• Verificar gráficas fijas y apoyar el análisis cualitativo y cuantitativo de Informes SVG y de investigaciones de accidentes.

Perfil requerido

• Último año de grado o de un máster habilitante en Business Analytics, Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Informática, Economía, ADE u otras titulaciones afines en el ámbito cuantitativo, tecnológico o de gestión.
• Nivel alto de inglés (C1); se valorarán otros idiomas.
• Disponibilidad para firmar un convenio de prácticas con la universidad o centro de estudios y realizar una estancia de 6 meses, con incorporación en enero.
• Se valorará la familiaridad con motores de inteligencia artificial aplicados al análisis de datos.

Habilidades requeridas

• Conocimientos básicos de Power BI para interpretar, analizar y trabajar con informes y cuadros de mando.
• Conocimientos de SQL para consultas y extracción de información.
• Nociones de bases de datos relacionales y comprensión de su estructura y funcionamiento.