Prácticas - Análisis de datos de personal, ciencia de datos e innovación en RR. HH. (Banco Central Europeo) - Alemania | CDE Almería - Centro de Documentación Europea

El Banco Central Europeo ofrece prácticas para formar parte del equipo de People Analytics, dentro de la División de Digitalización y Relaciones Laborales de la Dirección General de Recursos Humanos.

En tu función como becario de ciencia de datos, formarás parte de un equipo muy unido de entre 5 y 8 miembros del personal, responsable de prestar servicios de ciencia de datos a las partes interesadas de la Dirección General de Recursos Humanos y otras áreas de actividad del BCE. Apoyarás sus actividades, generarás conocimientos para dar forma a la estrategia de recursos humanos (RR. HH.) y utilizarás el análisis de datos para optimizar el impacto de las políticas de RR. HH. en las condiciones de trabajo, el bienestar y el rendimiento. También colaborará estrechamente con las partes interesadas pertinentes, tanto dentro como fuera de la Dirección General.

Funciones

Como becario del equipo de People Analytics, te encargarás de:

desarrollar análisis estadísticos y soluciones de ciencia de datos, y ofrecer recomendaciones para la toma de decisiones estratégicas de RR. HH. y el desarrollo de políticas;
contribuir a la exploración de nuevas herramientas y tecnologías, probándolas y desarrollando prototipos;
apoyar el desarrollo de un enfoque de RR. HH. basado en datos y en la evidencia mediante la revisión de la bibliografía de investigación, la generación de conocimientos a partir de los informes y herramientas disponibles, y la formación de los compañeros para que los integren en su trabajo;
contribuir a la transformación y visualización de conjuntos de datos de RR. HH. para diversos proyectos y tareas.

Requisitos

una licenciatura o título superior en ciencia de datos, estadística, matemáticas, informática, gestión de recursos humanos, administración de empresas, economía, psicología social y organizacional, sistemas de información empresarial, análisis empresarial u otra disciplina relevante;
conocimientos avanzados de R, Python, SQL y/u otro lenguaje de programación estadística;
excelentes habilidades analíticas y conceptuales e interés por contenidos técnicos complejos;
buen conocimiento del paquete MS Office;
un dominio avanzado (C1) del inglés y un dominio intermedio (B1) de al menos otra lengua oficial de la UE.