BECAS

Si estás interesada en una de las 10 becas remuneradas para trabajar en CaixaBank durante seis meses, lee con atención los proyectos que te proponemos. En el momento de la inscripción podrás escoger el que más te guste y se adapte a ti, puedes escoger uno o varios (sin límite). El equipo de selección se encargará de ver la adecuación de cada proyecto a vuestro perfil en función del grado cursado, intereses, experiencias previas, etc.
El calendario previsto para la incorporación de las 10 participantes en el grupo CaixaBank es para principios de septiembre de 2020, teniendo una duración de 6 meses.

Las posiciones de las 10 becas ofertadas están ubicadas en Barcelona ciudad, en diferentes áreas de CaixaBank y de SILK (empresa del grupo CaixaBank), para ello será necesario que las participantes seleccionadas puedan trasladarse durante el periodo de duración a Barcelona. Durante los 6 meses se llevará a cabo un programa de acogida y formación en CaixaBank, mientras desarrolláis los proyectos asignados con nuestro equipo de profesionales. Todo ello compaginado con el programa de Mentoring de Microsoft Ibérica.

Os detallamos los proyectos con una breve explicación de cada uno de ellos.

¡Esperamos que sean de vuestro interés!

 

PERFILES DE LOS PROYECTOS DE LAS DIEZ BECAS REMUNERADAS EN CAIXABANK

La definición de los perfiles expuesta a continuación tiene carácter orientativo. Los proyectos reseñados pueden sufrir modificaciones debido a la evolución de los mismos.

Proyecto 1: High Performers y Talent Allocation (Organización y Productividad)

Tutor: Xavier Orteu 

El objetivo de este proyecto es utilizar técnicas de análisis de datos en el entorno de Recursos Humanos, definir los indicadores que permiten identificar a los empleados con un mayor nivel de desempeño, con la finalidad de ofrecerles aquellas responsabilidades y tareas que más se adecuen a su perfil y que tengan más posibilidades de desarrollo profesional.

Para ello será necesario acceder al data warehouse corporativo y extraer la información necesaria para analizar las diferentes medidas económicas de productividad. Por otro lado, la introducción de las bases de datos de RRHH deberá obtener las evaluaciones competenciales de los empleados. Basándonos en técnicas estadísticas, deberemos saber qué competencias son más relevantes con la intención de determinar qué es un empleado de alto rendimiento y cómo se debe orientar el negocio de la entidad.

Te incorporarás en el área de HR Analytics, dentro del área de Organización, integrada por profesionales con gran experiencia en el acceso y análisis de datos de técnicas estadísticas y de machine learning.

 

Proyecto 2: Aplicaciones, Analytics y AI  (Servicios Informáticos)

Tutora: Rosa Martínez

El objetivo de este proyecto es utilizar tecnologías de inteligencia artificial como machine learning o procesado de lenguaje natural para crear asistentes virtuales. Éstos podrán realizar tareas que actualmente se llevan a cabo de forma manual, mejorando así la calidad de nuestros servicios y a la vez eficientar los costes.

Para ello se deberán analizar diferentes procesos que se realizan en CaixaBank e identificar aquellos que sean susceptibles de ser automatizados con inteligencia artificial. Una vez identificados, se procederá a automatizarlos utilizando las herramientas punteras de las que dispone CaixaBank y con el soporte de los profesionales del departamento de Cognitive Computing.

 

Proyecto 3: Integración de Cognitive en Herramientas Comerciales (Servicios Informáticos)

Tutora: Patricia Andolz

El objetivo de esta beca es la participación en los siguientes proyectos de Integración de cognitive en las diferentes herramientas comerciales de la entidad:

Muro/Whatsapp: el objetivo es facilitarle al cliente un nuevo canal de comunicación con su gestor, de esta forma podría acceder a Muro a través de NOW, APP y Whatsapp. Este proyecto se ha definido en 3 fases donde progresivamente se van añadiendo funcionalidades al componente cognitivo:

  • Fase 1: Cognitive solo redirige los mensajes que el cliente envíe por Whatsapp a Muro para que el gestor responda.
  • Fase 2: Cognitive interactúa en el Muro intentando resolver las dudas que el cliente envíe por Whatsapp y, solo en caso que no sepa responder o que al cliente no le guste la respuesta, se le escala el aviso al gestor para que este responda
  • Fase 3 (igual que en la anterior): esta vez Cognitive interactúa en el Muro intentando resolver las dudas que el cliente envíe por cualquier canal de Muro (NOW, APP y Whatsapp).

Asistente para cita previa: el objetivo es que el cliente, a través del asistente de empleados NEO, pueda agendar una cita con su gestor o con otro gestor “compatible” (en función de si quiere priorizar la persona con quien contactar o la fecha).

Participarás en las siguientes fases del proyecto: definir los diálogos posibles, apificar el servicio de Check-in de AVE y simplificarlo para que cualquier canal lo pueda usar sin aplicar lógica e implementar los diálogos en Watson.

 

Proyecto 4: Asistente Cognitivo de empleados – NEO empleados chatbot (Eficiencia y Digitalización de Procesos)

Tutor: Ignasi Villalobos 

El proyecto, del equipo de Eficiencia y digitalización de procesos, en el que participarás es NEO empleados chatbot para dar soporte cognitivo a nuestros empleados cuando necesitan resolver dudas de un cliente concreto, hecho que delimita las posibles preguntas. Con ello conseguimos anticiparnos y guiar al empleado en la obtención de la respuesta, con inteligencia artificial y, si es necesario, soporte humano. Además, participarás en la creación de nuevo flujos del chatbot para optimizar una conversación, mezclando interacciones automáticas y humanas, y abriendo servicios de backoffice si no se puede resolver de forma inmediata.

 

Proyecto 5: Data Analytics aplicado a la Protección del Ciclo de Vida de la Información (Digital Security)

Tutor: Jesus Muñoz Nuñez.

El proyecto de Data Analytics aplicado a la Protección del Ciclo de Vida de la Información lo lidera el equipo de Digital Security. En detalle, participarás en el análisis del comportamiento de los usuarios aplicando técnicas de Data Mining y Machine Learning para detectar patrones de comportamiento no habituales que puedan suponer potenciales fugas de información sensible, en la mejora continua utilizando técnicas de Data Analytics del modelo de seguridad basado en los logs del SIEM (concentrador de logs), generando casos de uso aplicables a diversos departamentos de negocio de la entidad y en la generación de alertas en caso de desviaciones respecto a los casos de uso y patrones de comportamientos no habituales detectados.

 

Proyecto 6: Data Analytics aplicado a la Seguridad y la prevención de Fraude (Digital Security)

Tutor: Raul Molina

Este proyecto trata sobre el análisis del comportamiento de los usuarios aplicando técnicas de Data Mining y Machine Learning para detectar patrones de comportamiento no habituales. El objetivo es la mejora continua a través del uso de técnicas de Data Analytics, del modelo de seguridad basado en Role-Based Access Control (RBAC) del Terminal Financiero de CaixaBank junto con el equipo de “Information Security & Culture”. Además, podrás participar en proyectos europeos H2020 de innovación en seguridad dentro del grupo de “Security Innovation & Transformation”.

 

Proyecto 7: Arquitectura- DevOps (Silk)

Tutor: Jordi Cuenca

En este proyecto participarás en la implantación de un algoritmo de IA para la detección de posibles incidencias del puesto de trabajo, en base a la información recogida por las diferentes herramientas de monitorización. El proyecto se desarrollará y ejecutará en la plataforma Cloud de Kubernetes. Todo ello bajo la iniciativa del nuevo modelo de Atención a Usuarios que pretende avanzar en soluciones de autoremediación para la plataforma de puesto de trabajo.

 

Proyecto 8: AgroBank Hub (AgroBank)

Tutor: Carme Sabrí

AgroBank es la línea de negocio de CaixaBank especializada el sector agrario. Este sector evoluciona constantemente gracias a las innovaciones y CaixaBank quiere evolucionar con él y apoyar a sus más de 300.000 clientes del sector en sus proyectos.

El objetivo de esta beca es la participación en la actualización de las fichas de riesgos de los principales cultivos y actividades ganaderas, así como la revisión de la propuesta de valor para todos los eslabones de la cadena agroalimentaria, desde la producción hasta la comercialización.

 

Proyecto 9: Deep Learning (Innovación y Transformación Digital)

Tutora: Alba Puig Castro

En CaixaBank existen varias aplicaciones de Deep Learning. En este proyecto, impulsarás varias pruebas de concepto de esta metodología con una visión transversal de los retos que tiene la entidad. Entre ellas, destacan desde poder identificar texto específico en documentos de manera automática hasta predecir resultados usando series temporales. En el equipo tendrás a tu lado a otros Data Scientist del área de Innovación y Transformación Digital.

 

Proyecto 10: Deep Learning (Auditoría Sistemas, Procesos y Banca Digital)

Tutor: Ricard Fernández

El objetivo de esta beca es la participación en los siguientes proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning de Auditoría para el año 2020:

Uso de “Sequence Modeling” para la detección de fraude: El objetivo del proyecto es evaluar los diferentes algoritmos de Deep Learning para modelado de secuencias temporales (“sequence modelling”), basados principalmente en redes neuronales del tipo: Recurrent Neural Networks (RNN), Long / Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) y Temporal Convolution Networks (TCN), para la detección de fraude a partir del análisis de la operativa transaccional.

Tratamiento de grabaciones y texto: Su utilizarán técnicas como Voice-to-Text, Word-to-Vec y Natural Language Processing (NLP) mediante algoritmos de Inteligencia Artificial con el objetivo de crear indicadores de fraude y de malas prácticas de venta.