Treball Emmagatzematge en Madrid

¿Quieres unirte a una empresa líder en la industria tecnológica? Sabemos que estás en búsqueda de un cambio... Y por eso, en Telefónica España te ofrecemos la oportunidad de unirte a nuestro equipo. LUGAR DE TRABAJO MADRID, BARCELONA, SEVILLA QUEREMOS GENTE COMO TÚ... Que le atraigan los retos para... Transformar la experiencia nuestros clientes en un entorno de red móvil en constante evolución. Si te apasiona la optimización extremo a extremo en la gestión del tráfico y arquitectura de redes 4G/5G y te motiva aplicar técnicas de machine learning para resolver problemas complejos relacionados con el comportamiento de estas redes, este es tu lugar. Buscamos profesionales con experiencia capaces de diagnosticar, analizar causas raíz y proponer mejoras basadas en datos reales, trazas de red y KPIs. Trabajarás con grandes volúmenes de información provenientes de los distintos planos de la red (radio, transporte IP y núcleo), desarrollando modelos predictivos y descubriendo patrones que impulsen la eficiencia, reduzcan latencias y mejoren el uso del espectro. Todo ello con un enfoque de mejora continua y alto impacto en los servicios que ofrecemos. QUE RETOS ENFRENTARÁS EN EL DÍA A DÍA: Descubrir y entender las oportunidades de mejora de la red y evaluar si hay datos disponibles para desarrollar una solución basada en el procesado y modelado de esos datos. Preparar los datos procedentes los sistemas de gestión de los elementos de red y de las sondas para proceder a su análisis, integrándolos desde las diferentes fuentes y comprobando su calidad. Seleccionar, configurar y optimizar algoritmos y modelos predictivos basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático que extraigan de los datos masivos patrones útiles y construir modelos que codifiquen dichos patrones para los procesos de diagnóstico y optimización en la mejora continua de la red. Evaluar si los modelos satisfacen las oportunidades de mejora para los que se han construido y ayudar a su despliegue para que se integren en los procesos de diagnóstico y optimización y sean utilizados también por otras áreas. Entender la arquitectura de la red móvil y el funcionamiento de los diferentes servicios mediante aprendizaje continuo en las diferentes tecnologías existentes y emergentes para interpretar de forma correcta el tratamiento de los indicadores y el entrenamiento de los algoritmos. Se valorará FORMACION de Ingeniero de Telecomunicación con formación adicional en el área de Ciencia e Ingeniería de Datos. Se valorarán los siguientes CONOCIMIENTOS: Conocimiento de los estándares del 3GPP relativos a las tecnologías 4G y 5G. Conocimientos en el campo de la optimización de redes móviles, valorándose positivamente el conocimiento de los productos de varios suministradores. Conocimiento de las métricas y diferentes fuentes de datos para el diagnóstico, tratamiento y optimización del rendimiento de la red. Conocimientos sobre familias de algoritmos de aprendizaje automático, tanto supervisados como no supervisados (regresión lineal, clasificación logística, redes neuronales, clustering...) y sus diferentes formas de combinación, evaluación y optimización de cara a generar modelos y descubrir patrones a partir de los datos. Conocimiento en el uso y arquitectura de la herramienta de procesado y almacenamiento de trazas y geolocalización. Conocimientos sobre ingeniería de datos de forma que sea capaz de sacar el mayor rendimiento posible al gran volumen de datos del que dispondrá como fuente para los modelos. Conocimiento de lenguajes de alto nivel para acceder al entorno big-data, extraer y manipular los datos y automatizar los modelos (Python, R, scripting). Habilidades para representar la información y los datos mediante gráficas y herramientas de visualización, así como capacidad de comunicación para poder transmitir los resultados a las partes interesadas. Se valorará EXPERIENCIA en: Experiencia en el campo de la optimización de redes móviles, valorándose positivamente la experiencia de trabajo con otros operadores de telecomunicaciones y en suministradores de elementos de red. Experiencia en el uso y aplicación de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning). Experiencia de programación en lenguajes de alto nivel y herramientas estadísticas (Python, R, scripting). Experiencia con bases de datos relacionales (SQLserver, MySQL, SyBase) y no relacionales (HBase, Hive), arquitectura y entorno big-data (Hadoop,Spark). ¿POR QUÉ TELEFÓNICA? Si te unes a Telefónica, te unes a una de las empresas tecnológicas TOP TEN para trabajar en España y a un equipo que no deja de reinventarse cada día para ser líder en su sector. Y es que, en Telefónica España, creemos firmemente que son las personas como tú las que dan sentido a la tecnología y no al revés. Queremos hacer nuestro mundo más humano, conectando la vida de las personas. Y por ello, aspiramos a digitalizar a toda la sociedad, sin dejar a nadie atrás. Además, somos uno de los mejores empleadores: Sumergiéndote en proyectos novedosos y retadores. Impulsando tu desarrollo profesional, a través de formación continua adaptada a tus necesidades y motivaciones. Apostamos por el equilibrio entre la vida profesional y personal. En Telefónica España impulsamos la flexibilidad, posicionándonos como referente en nuevas formas de trabajo, horarios, jornadas y medidas de conciliación: podrás disfrutar de un modelo híbrido de trabajo. Te ofrecemos un contrato Indefinido y una retribución muy atractiva. Seguro de vida, plan de pensiones y seguro médico privado. Invitándote a participar en nuestro programa de voluntariados. Es necesario que conozcas los Principios de Negocio Responsable de nuestra compañía. Buscamos profesionales confiables, con integridad, que se comprometan con una gestión ética y transparente, promoviendo un desarrollo social y ambiental más justo y sostenible.

Estamos buscando para cubrir 2 Jubilaciones en Depato de Sistemas Mainframe a 2 Técnicos de Sistemas ZOS especializados en SO. Buscamos un perfil Sr ( con + de 15 años de Experiecnia) y uno más junior ( con unos 3-5 años) Es Madrid Hibriido presencial con Teletrabajo 3 dias Ingeniería Técnica o Superior en Informática, Telecomunicaciones o Ingeniería Electrónica o titulación equivalente Experiencia Al menos 15 años de experiencia trabajando en la administración de sistemas Host (preferiblemente en entornos z/OS). ( senior9 -Al menos 3-4 para junior Experiencia en gestión y resolución de incidencias en plataformas críticas, con conocimientos en Gestión de Catálogos, Disaster Recovery (DR) y GDPS. Experiencia en el uso y mantenimiento de Hardware (HMC, IODFs) y herramientas de Automatización de Sistemas. Experiencia en proyectos similares, preferentemente en grandes entornos bancarios o de alta disponibilidad. Conocimientos Imprescindibles: z/OS y sistemas Mainframe. Gestión de hardware y herramientas como HMC, IODFs. Disaster Recovery, GDPS, y System Automation. Conocimiento profundo de sistemas de almacenamiento y gestión de catálogos. Experiencia en migración de sistemas, instalación, mantenimiento y resolución de problemas. Soft Skills: Pensamiento crítico y proactivo para la resolución de incidencias. Habilidades en la comunicación efectiva entre equipos técnicos y usuarios. Capacidad para trabajar bajo presión y gestionar múltiples tareas de forma simultánea. Alto grado de responsabilidad y autonomía en la toma de decisiones. Funciones Prinicipales: Administrar y optimizar los sistemas z/OS, asegurando la alta disponibilidad y el rendimiento óptimo. Gestión de incidencias críticas, mantenimiento preventivo y resolución de problemas. Colaborar en la implementación de nuevas soluciones y herramientas, incluyendo la automatización de procesos. Supervisar y coordinar los planes de Disaster Recovery y la recuperación ante desastres. Establecer protocolos de documentación y estandarizar procedimientos operativos. Trabajar en estrecha colaboración con otros equipos técnicos para mejorar la infraestructura y las operaciones diarias. Analizar y reportar indicadores de rendimiento del sistema, proponiendo mejoras continuas. Condiciones Laborales: Contrato: Indefinido. Certificaciones Técnicas Pagadas. Retribución Flexible.( Póliza Médica, Visa Restaurant, Visa Guarderia) Horario Flexible. Ambiente profesional, dinámico Lugar de trabajo: Madrid Zona Norte (Teletrabajo) 2 dias presenciales y 3 a distancia

¿Quieres unirte a una empresa líder en la industria tecnológica? Sabemos que estás en búsqueda de un cambio... Y por eso, en Telefónica España te ofrecemos la oportunidad de unirte a nuestro equipo. LUGAR DE TRABAJO MADRID, BARCELONA, SEVILLA QUEREMOS GENTE COMO TÚ... Que le atraigan los retos para... Transformar la experiencia nuestros clientes en un entorno de red móvil en constante evolución. Si te apasiona la optimización extremo a extremo en la gestión del tráfico y arquitectura de redes 4G/5G y te motiva aplicar técnicas de machine learning para resolver problemas complejos relacionados con el comportamiento de estas redes, este es tu lugar. Buscamos profesionales con experiencia capaces de diagnosticar, analizar causas raíz y proponer mejoras basadas en datos reales, trazas de red y KPIs. Trabajarás con grandes volúmenes de información provenientes de los distintos planos de la red (radio, transporte IP y núcleo), desarrollando modelos predictivos y descubriendo patrones que impulsen la eficiencia, reduzcan latencias y mejoren el uso del espectro. Todo ello con un enfoque de mejora continua y alto impacto en los servicios que ofrecemos. QUE RETOS ENFRENTARÁS EN EL DÍA A DÍA: Descubrir y entender las oportunidades de mejora de la red y evaluar si hay datos disponibles para desarrollar una solución basada en el procesado y modelado de esos datos. Preparar los datos procedentes los sistemas de gestión de los elementos de red y de las sondas para proceder a su análisis, integrándolos desde las diferentes fuentes y comprobando su calidad. Seleccionar, configurar y optimizar algoritmos y modelos predictivos basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático que extraigan de los datos masivos patrones útiles y construir modelos que codifiquen dichos patrones para los procesos de diagnóstico y optimización en la mejora continua de la red. Evaluar si los modelos satisfacen las oportunidades de mejora para los que se han construido y ayudar a su despliegue para que se integren en los procesos de diagnóstico y optimización y sean utilizados también por otras áreas. Entender la arquitectura de la red móvil y el funcionamiento de los diferentes servicios mediante aprendizaje continuo en las diferentes tecnologías existentes y emergentes para interpretar de forma correcta el tratamiento de los indicadores y el entrenamiento de los algoritmos. Se valorará FORMACION de Ingeniero de Telecomunicación con formación adicional en el área de Ciencia e Ingeniería de Datos. Se valorarán los siguientes CONOCIMIENTOS: Conocimiento de los estándares del 3GPP relativos a las tecnologías 4G y 5G. Conocimientos en el campo de la optimización de redes móviles, valorándose positivamente el conocimiento de los productos de varios suministradores. Conocimiento de las métricas y diferentes fuentes de datos para el diagnóstico, tratamiento y optimización del rendimiento de la red. Conocimientos sobre familias de algoritmos de aprendizaje automático, tanto supervisados como no supervisados (regresión lineal, clasificación logística, redes neuronales, clustering...) y sus diferentes formas de combinación, evaluación y optimización de cara a generar modelos y descubrir patrones a partir de los datos. Conocimiento en el uso y arquitectura de la herramienta de procesado y almacenamiento de trazas y geolocalización. Conocimientos sobre ingeniería de datos de forma que sea capaz de sacar el mayor rendimiento posible al gran volumen de datos del que dispondrá como fuente para los modelos. Conocimiento de lenguajes de alto nivel para acceder al entorno big-data, extraer y manipular los datos y automatizar los modelos (Python, R, scripting). Habilidades para representar la información y los datos mediante gráficas y herramientas de visualización, así como capacidad de comunicación para poder transmitir los resultados a las partes interesadas. Se valorará EXPERIENCIA en: Experiencia en el campo de la optimización de redes móviles, valorándose positivamente la experiencia de trabajo con otros operadores de telecomunicaciones y en suministradores de elementos de red. Experiencia en el uso y aplicación de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning). Experiencia de programación en lenguajes de alto nivel y herramientas estadísticas (Python, R, scripting). Experiencia con bases de datos relacionales (SQLserver, MySQL, SyBase) y no relacionales (HBase, Hive), arquitectura y entorno big-data (Hadoop,Spark). ¿POR QUÉ TELEFÓNICA? Si te unes a Telefónica, te unes a una de las empresas tecnológicas TOP TEN para trabajar en España y a un equipo que no deja de reinventarse cada día para ser líder en su sector. Y es que, en Telefónica España, creemos firmemente que son las personas como tú las que dan sentido a la tecnología y no al revés. Queremos hacer nuestro mundo más humano, conectando la vida de las personas. Y por ello, aspiramos a digitalizar a toda la sociedad, sin dejar a nadie atrás. Además, somos uno de los mejores empleadores: Sumergiéndote en proyectos novedosos y retadores. Impulsando tu desarrollo profesional, a través de formación continua adaptada a tus necesidades y motivaciones. Apostamos por el equilibrio entre la vida profesional y personal. En Telefónica España impulsamos la flexibilidad, posicionándonos como referente en nuevas formas de trabajo, horarios, jornadas y medidas de conciliación: podrás disfrutar de un modelo híbrido de trabajo. Te ofrecemos un contrato Indefinido y una retribución muy atractiva. Seguro de vida, plan de pensiones y seguro médico privado. Invitándote a participar en nuestro programa de voluntariados. Es necesario que conozcas los Principios de Negocio Responsable de nuestra compañía. Buscamos profesionales confiables, con integridad, que se comprometan con una gestión ética y transparente, promoviendo un desarrollo social y ambiental más justo y sostenible.