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PhD Intern- AI/ML/NLP Engineer

Rol remoto de AI ML Engineer con fit claro de ubicación del candidato.

Publicado3 jul 2026

Países elegibles1 país aceptado

Señal de seniorityJunior

Modelo de trabajoRemoto

Ubicaciones aceptadas para candidatos

Estados Unidos

Puedo aplicar realmente?Revisa la lista de países

Las ubicaciones aceptadas para candidatos están listadas (1).

Actualidad de la fuente3 jul 2026

Fit de ubicación1 país aceptado

Match de stackAWS, CI/CD

Camino de aplicaciónSitio de la empresa

Resumen de fit de MiraPor qué vale revisar este rol

Fit de ubicación1 país aceptadoAgrega tu país

Match de stackAgrega skills al perfil para compararAWS, CI/CD

Señal de seniorityJuniorDefine tu nivel para una revisión más precisa.

Preparación para aplicarSitio de la empresaLa aplicación continúa en el sitio de la empresa.

Aplicación

Aplicar en el sitio de la empresa

Aplicación externa

Aplicando aPhD Intern- AI/ML/NLP Engineerwex

Fit de país1 país aceptado

Camino de aplicaciónSitio de la empresa

WithMiraGuarda o suscríbete antes de salir

Aplicación de la empresa

WithMira mantiene este rol para descubrimiento. La aplicación continúa en el sitio de la empresa.

Resumen del rol

Contenido del rol extraído en secciones para revisar más rápido.

Collaborate with senior engineers, product managers, and domain experts to understand our customers' needs and challenges.
Apply your research skills to design, code, and test novel AI/ML solutions.
Develop, evaluate, and iterate on AI/ML models (including LLMs) to solve a core business problem.
Analyze existing platforms to identify bottlenecks and propose opportunities for algorithmic or systems-level improvements.
Gain hands-on experience with our production systems, including CI/CD pipelines (GitHub Actions) and Infrastructure as Code (Terraform).
Present your findings and project outcomes to the team and key stakeholders at the end of your internship.

Currently enrolled in a PhD program in Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, Statistics, or a related quantitative field.
Demonstrated research experience in AI, Machine Learning, Deep Learning, or Generative AI (e.g., publications, conference papers, or significant project work).
Strong programming skills in at least one of our core languages: Python, Java, C#, or GoLang.
Deep understanding of modern ML algorithms, platforms, and packages (including deep learning and LLMs).
Solid grasp of probability and statistics concepts (e.g., distributions, Bayesian inference, maximum likelihood estimation).
A collaborative mindset and strong communication skills, with an ability to translate complex research into practical applications.
Evidence of innovative problem-solving and a drive to learn and excel.

Experience with cloud platforms (e.g., AWS).
Familiarity with software development best practices (SDLC), CI/CD tools, and IaC (e.g., Terraform).
Familiarity with container orchestration (e.g., Kubernetes).
Experience or interest in the financial technology (FinTech) industry.

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