Trabajo Práctico Externo

Guía Docente del Trabajo Práctico Externo del Máster

Los alumnos del Máster en Ingeniería Informática tienen la oportunidad de realizar prácticas en empresas y grupos de investigación tales como:

Empresas
  • aei ciberseguridad
  • anfix
  • BEONPRICE
  • Cognizant
  • CORITEL
  • CPIICyL
  • DATASALT
  • everis
  • mLEAN
  • Nielsen
  • plasticscm
  • roams
  • SILVERSTORM
  • tecsidel
  • Telefónica I+D
  • voxel 3D
  • xeridia
Grupos de Investigación
  • Arquitectura de computadores
  • Caracterización de materiales y dispositivos electrónicos
  • Compresión, indexación y aplicaciones sobre grandes colecciones de datos
  • Computación pervasiva
  • Desarrollo de funciones ultra-rápidas
  • Economía financiera y contabilidad
  • Economía y políticas públicas
  • Electrónica
  • Entornos de computación avanzada y sistemas de interacción multimodal
  • Espectroscopía de plasmas y chorros supersónicos
  • GIRO
  • Lingüística computacional
  • Matemática aplicada
  • MIOMeT: Moléculas Inorgánicas y Organometálicas con Metales de Transición
  • Modelización, biomecánica y visualización avanzada del patrimonio
  • Optimización y análisis envolvente de datos
  • Pensamiento sistémico y cibernética organizacional
  • Redes neuronales
  • Sistemas inteligentes
  • Soluciones de optimización
  • Trasgo
  • Web semántica, derecho de las nuevas tecnologías y delincuencia informática

Descripción de Prácticas en Empresa

GMV

Si estás interesado en esta oferta, manda tu CV por correo electrónico a pe@inf.uva.es, indicando en el correo la empresa/oferta en cuestión.

CIDAUT

Prácticas curriculares en empresa relacionadas con proyectos TIC de Investigación y Desarrollo:

  • Industria 4.0. Desarrollo de algoritmos para análisis de datos aplicando técnicas de Machine Learning a partir del lenguaje de programación python y la plataforma Apache Spark + MLlib
  • Sistemas Inteligentes de Transporte. Técnicas de visión artificial y procesado de datos/imágenes con desarrollo de aplicaciones en C# usando Visual Studio Professional y el framework Microsoft .NET con base de datos Microsoft SQL Server.
  • Sistemas Inteligentes de Transporte. Programación de equipos embebidos Linux (raspberry pi/arduino con scripts en Python + OpenCV) para desarrollo de algoritmos de análisis de datos sobre cámaras de visión artificial.

También se puede considerar la posibilidad de realizar un TFM en este contexto.

Requisitos:

  • Base de programación en C++ y C# (entorno de desarrollo Visual C# y .NET) y bases de datos SQL: MS SQL Server
  • Conocimientos de Python y Java

Otros conocimientos opcionales:

  • SO Linux, shell scripting, BD MySQL
  • Herramientas de control de versiones: SVN
  • PostGIS y PostgreSQL
  • OpenCV

Horario flexible. No es necesario realizar todas las prácticas de forma presencial, se pueden alternar con herramientas de videoconferencia/email para seguimiento mediante entregables.

Posibilidad de hacer las prácticas en verano.

Si estás interesado en esta oferta, manda tu CV por correo electrónico a pe@inf.uva.es, indicando en el correo la empresa/oferta en cuestión.

Everis

Funciones:- Participación en el desarrollo e implementación de proyectos Big Data en clientes de todos los sectores( banca, telco,retail,utilities …)
La participación comprenderá la participación en las siguientes actividades:
· Análisis de fuentes de datos
· Instalación y configuración de plataformas Big data
· Implementación de mecanismos de ingesta,
· Industrialización de algoritmos analíticos
· Desarrollo de rutinas de procesamiento de datos
· Implementación de casos de uso de negocioTecnologías Big DataDistribución Cloudera, Horton Works
Herramientas de Ingesta de Datos: Flume , Sqoop, Kafka
Herramientas de Almacenamiento: HDFS, Hive, Hbase, Cassandra
Herramientas de procesamiento: Spark, FlinkLíneas de aprendizaje:· ¿Qué es Big Data y qué impacto que produce en los clientes?.
· ¿Cuáles son las plataformas y el software para tratamiento de Big Data?
· Análisis y toma de requisitos en proyectos Big Data.
· ¿Qué es la depuración de datos y la gestión de identidades?
· ¿Cómo es un proyecto de Big Data?
· ¿Cómo definir un business case de Big Data?
· ¿Cómo analizar información en tiempo real?, ¿Cómo construir modelos predictivos de Big Data?
· ¿Cómo se construye un Cuadro de Mando Integral?, ¿Qué información aporta el Big Data a un Cuadro de Mando?
· ¿Cuáles son los casos de uso de Big Data más importantes del mercado?

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BeOnPrice (Data Scientist)

Nombre del puesto: Data Scientist

BeOnPrice somos una Start-Up tecnológica que desarrolla soluciones de Revenue Management para el sector turístico a través de tecnologías de Big Data.

En nuestra compañía tenemos ganas de seguir creciendo y por ello tenemos sitio para ti. Buscamos personas optimistas, que disfruten trabajando en equipo, que le gusten los retos y que piensen que todo se puede mejorar. Nos gusta la creatividad, el compromiso, la innovación y la apuesta por la calidad.
Si compartes estos valores y tu perfil encaja con el que describimos a continuación no dudes de que contaremos contigo.

Formación académica: Grado en Estadística/Matemáticas/Informática

Formación complementaria: Análisis y programación de software. Inglés. Experiencia: No necesaría aunque recomendable.

Funciones y responsabilidades: Investigación, modelado, desarrollo e implantación de técnicas de machine learning

Conocimientos
– Programación y modelización (Mathematica)
– Programación C++, R, Python
– Procesamiento distribuido
– SQL/NO-SQL
– Linux

Competencias personales
– Iniciativa y autonomía
– Actitud proactiva y dinámica
– Compromiso a medio/largo plazo
– Trabajo en equipo
– Habilidades de comunicación
– Mentalidad estratégica
– Capacidad de liderazgo
– Pragmatismo
– Creatividad
– Tolerancia a las ambigüedades

Contacto
BEONPRICE
info@beonprice.com
923 100 220

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VOXEL 3D

Introducción al problema

En VOXEL 3D nos dedicamos a crear servicios de información espacial en Internet. Somos proveedores de contenidos de imagen georeferenciada a terceros, empresas o particulares. Nuestros servicios están monitorizados continuamente de forma anónima mediante logs de acceso en formatos estándar. Estos logs de acceso son recurrentes, y presentan información interesante sobre el uso que dan los clientes a sus datos, desde el punto de vista geoespacial. Toda la información que VOXEL 3D sirve a sus clientes está georeferenciada (típicamente cada dato tiene su correspondencia geográfica, latitud – longitud), y es viable su estudio para conocer los comportamientos de nuestros clientes.

Adicionalmente, VOXEL3D, ha desarrollado su propia herramienta de recogida de analíticas geoespaciales para aplicaciones de web mapping (típicamente Google Maps, o las prolíficas librerías actuales Leaflet y Openlayers 3), para conocer cómo utiliza un usuario común de forma anónima o no, los contenidos existentes en un mapa web, o una aplicación geográfica online basada en estos sistemas. Esta herramienta permite recoger cualquier tipo de interacción de los usuarios con información relacionada con mapas en la web, generando ficheros de log de la información de interés.

Esta información generada es valiosa para conocer los intereses de los clientes de estas aplicaciones.

Objetivos del trabajo

El objetivo general es desarrollar una plataforma para la recogida de KPI’s (key perfomance indicator) e indicadores clave de mapas online que permitan la recogida automática de la información de mapas online, almacenamiento, indexación de la información a partir de logs y creación de un dashboard de visualización de la información para facilitar la toma de decisiones. Este trabajo se enmarca dentro de la herramientas de web map analytics que está desarrollando VOXEL 3D en la actualidad.

Plan de trabajo

FASE A: Inmersión en el problema [60h]

A.1 – Lectura de bibliografía básica, conocimiento del problema.

A.2 – Conocimiento del estado del arte avanzado en herramientas de web mapping y web analytics.

A.3 – Estudio pormenorizado de los KPI’s interesantes para una aplicación de web mapping.

FASE B: Desarrollo [210h]

B.1 Proceso de análisis y diseño de los módulos del sistema

B.2 Procesamiento, indexación y almacenamiento de información en base a logs de uso.

B.3 Desarrollo del dashboard de control.

FASE C: Conclusiones [30h]

Stack tecnológico

Está previsto trabajar con las siguientes herramientas/tecnologías:

* Python/R para procesamiento y análisis estadístico.

* Elasticsearch para búsquedas e indexación de información.

* Python/Logstash para procesamiento de logs.

* Introducción a herramientas de monitorización Kibana vs GreyLog.

* ToroDB/PostreSQL/MongoDB como sistemas de almacenamiento.

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