Prácticas en HP

17 de mayo de 2022

¿Quieres formar parte de un proyecto innovador? ¿Piensas en tu Futuro profesional? Forma parte de nuestro proyecto, aprende nuevas tecnologías y mercados trabajando para la primera empresa del Silicon Valley ahora en Valencia. Anímate!!!

 HP, a través de la Cátedra HP-UPV, ofrece 15 plazas de prácticas en empresa para su nuevo centro de excelencia en Valencia.

 REQUISITOS

  • Ser estudiante de 3er o 4to curso, de Grado en Ingeniería Informática o de Grado en Ciencia de Datos. También pueden solicitar la práctica estudiantes de alguno de los máster vinculados a la ETSINF.
  • Tener una nota media de expediente de 7 o superior.
  • NO se requieren conocimiento previos pero sí tu motivación y capacidad para aprender.
  • Se valorará tu nivel de inglés, pero no es un impedimento para postular a estas prácticas.

 

CONDICIONES

  • Más abajo se indican las líneas de trabajo en las cuales se podría desarrollar la práctica. No hay limitaciones respecto de la línea de trabajo que se prefiera y la titulación, rama o master en el cual se esté estudiando.
  • Salario 400 € mensuales por 15 horas semanales, o proporcional a esto si pudieran hacerse más horas semanales.
  • Las prácticas comenzarán a principios de septiembre de 2022 y por un período inicial de 5 meses, con la intención que se prorroguen posteriormente. En algunas líneas de trabajo existiría la posibilidad de comenzar en julio.
  • Horario flexible, y además, en caso de que no puedas hacer las horas alguna semana (por exámenes o trabajos académicos) podrás recuperar esas horas. Parte de las horas podrás hacerlas fuera de horario laboral según acuerdes con el tutor en la empresa.
  • El trabajo realizado en la práctica, o los conocimientos que adquieras, pueden ser la base para tu TFG.

 

Interesadas/os enviad un email con asunto «Prácticas en HP» a letelier@dsic.upv.es incluyendo lo siguiente:

  • Nombre y apellidos
  • Email de contacto
  • Titulación (GIINF o GCD) y Rama de especialización (solo en caso de GIINF). Nombre del máster en el caso de estudiantes de máster.
  • Curso actual
  • Nivel de inglés
  • Preferencias de línea de trabajo (si tienes algunas preferencias).
  • Adjuntar expediente académico (descargado de la intranet). En caso de estudiantes de máster adjuntar el expediente académico antes del ingreso al máster.

 

Plazo para postular hasta el viernes 27 de mayo, inclusive.

Se hará una preselección basada en expediente académico (considerando asignaturas que puedan ser relevantes para la práctica). Posteriormente, las personas preseleccionadas tendrán una entrevista con personal de HP. Finalmente, se acordará con las personas seleccionadas cuál sería su línea de trabajo.

Si tienes alguna duda contáctame por chat de Teams.

Patricio Letelier

Director de la Cátedra HP-UPV

LÍNEAS DE TRABAJO QUE SE OFRECEN

  1. Desarrollo: Cloud-based Solution to simulate physical HW devices, to ease the Cloud Solutions development.
  • Front end Developer.
  • Backend  Developer.
  • Full Stack Cloud SW developer.

 

  1. DevOps – Cost tracking: track costs in AWS, ways to optimize infrastructure, how to escalate infra, etc.

 

  1. Calidad del Software:  Creación de entornos para la ejecución de pruebas automatizadas con Typescript/Javascript y Python.  Integración y validación continua con Jenkins, Docker y AWS. Definición y desarrollo de métricas y dashboards automatizados para representar la calidad del proyecto. PowerBI, Looker, Jira and Test Rail
  • Automation Software Test Developer.
  • SDET Software Developer Engineering.
  • Dashboard and Metrics automation engineer.
  • Software Quality Project Manager Jr.

 

  1. Ciberseguridad: Security Driven Development and the state-of-art in security features and incidences response.
  • Cybersecurity engineer.

 

  1. Big Data: Big data to improve the performance of our products, building an entire Big Data ecosystem to take business decision. Data engineer for Data pipeline development with databricks, pySpark/Python, SQL as part of a cross-disciplinary team of engineers, data scientists and researcher  based on data collected from our devices and solutions.
  • Data Engineer for pipeline development.
  • Data Engineer for knowledge repository.
  • Data Quality

 

  1. Machine Learning: ML / DL technologies (e.g., convolutional neural networks, generative models, recurrent neural networks, transformers), AI-based recommender systems, data mining and clustering, and predictive modelling
  • ML engineer.