Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
AArkham
Мехико, Мексика4 месяца назад
Forward Deployed Engineer Intern About Arkham: Arkham is a Data & AI platform that helps large enterprises: Unify fragmented systems and data Build a single source of trusted operational metrics Solve complex challenges with AI tailored to their operations Teams at Circle K and Kimberly-Clark partner with us to deploy AI-powered solutions for sell-out forecasting, pricing and promo analysis, and automated order assignment. With Arkham, they achieve high-impact results fast, creating a strong foundation for long-term AI transformation. About the Role As a Forward Deployed Engineer Intern, you will learn what it takes to deliver real-world AI solutions inside large enterprises. Working closely with senior Data Scientists and Analytics Engineers, you will get hands-on experience across the full data science lifecycle, from exploration to production. This is a learning-focused role designed for students and early-career talent who want to build practical AI and data science skills on high-impact projects. What You'll Work On Support the development of forecasting, optimization, clustering, and anomaly detection models, etc. Assist in building Generative AI workflows and experimenting with AI Agents Help prepare data, run analyses, and validate model outputs Learn best practices for model monitoring, retraining, and governance Collaborate with senior team members on live client implementations What We Look For Currently pursuing or recently completed a degree in Data Science, Computer Science, Engineering, Mathematics, Statistics, or a related field No professional experience required; academic projects, internships, or personal projects are a plus Foundational knowledge of Python and SQL Familiarity with basic statistics and machine learning concepts Curiosity about Generative AI, LLMs, and AI agents Eagerness to learn, strong problem-solving mindset, and good communication skills Why This Role Is Different You don't just study models, you help build them. You will work directly with ambitious teams solving meaningful problems, gaining real experience and mentorship at the frontier of enterprise AI.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 14 900 до 28 100
Грейд
Intern
Опыт работы
от 0 лет
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Инженер-разработчик на месте (стажер) Arkham — это платформа данных и ИИ, которая помогает крупным предприятиям: Объединять разрозненные системы и данные Создавать единый источник достоверных операционных метрик Решать сложные задачи с помощью ИИ, адаптированного к их операционной деятельности. Команды Circle K и Kimberly-Clark сотрудничают с нами для внедрения решений на базе ИИ для прогнозирования продаж, анализа ценообразования и промо-акций, а также автоматизированного назначения заказов. С Arkham они быстро добиваются значительных результатов, создавая прочную основу для долгосрочной трансформации с помощью ИИ. О роли В качестве стажера-инженера на месте вы узнаете, что нужно для внедрения реальных ИИ-решений в крупных предприятиях. Работая в тесном контакте с ведущими специалистами по обработке данных и инженерами по аналитике, вы получите практический опыт работы на всех этапах жизненного цикла науки о данных, от исследования до производства. Эта роль ориентирована на обучение и предназначена для студентов и начинающих специалистов, желающих приобрести практические навыки в области ИИ и науки о данных, работая над важными проектами. Вы не просто изучаете модели, вы помогаете их создавать. Вы будете работать напрямую с амбициозными командами, решающими важные проблемы, получая реальный опыт и наставничество на переднем крае корпоративного ИИ.
Поддержка разработки моделей прогнозирования, оптимизации, кластеризации, обнаружения аномалий и т. д. Помощь в создании рабочих процессов генеративного ИИ и экспериментирование с ИИ-агентами. Помощь в подготовке данных, проведении анализов и проверке результатов моделей. Изучение лучших практик мониторинга, переобучения и управления моделями. Сотрудничество с старшими членами команды в реальных клиентских проектах.
В настоящее время учитесь или недавно закончили обучение по специальности «Наука о данных», «Компьютерные науки», «Инженерия», «Математика», «Статистика» или смежной области. Профессиональный опыт не требуется; академические проекты, стажировки или личные проекты приветствуются. Фундаментальные знания Python и SQL. Знакомство с базовыми концепциями статистики и машинного обучения. Интерес к генеративному ИИ, LLM и ИИ-агентам. Стремление к обучению, сильное мышление, ориентированное на решение проблем, и хорошие коммуникативные навыки.
