Данные и ML вакансии

— Проектировать и улучшать промпты для ИИ-ассистентов и агентов клиентов. — Подбирать модели и настройки под задачу.

Location: United States Who We Are MEMX is a technology-driven exchange operator founded by members to benefit all investors. We operate MEMX Equities, MEMX Options, and MX2 Options, and provide market technology to clients. Our mission is to create healthy competition and advocate for market structure reform that results in more efficient and sensible trading experiences for all investors. Description MEMX is seeking a Data Engineering intern who has a passion for technology, an interest in financial markets, and the enthusiasm to contribute to our U.S. equities and options exchanges. This internship position will be offered as hybrid with 2 days in-person at our co-working office in Midtown-NYC. *MEMX has currently approved ONLY the following states for remote work: California, Connecticut, Delaware, Florida, Georgia, Illinois, Kansas, Maine, Maryland, Massachusetts, Michigan, Nevada, New Jersey, New York, North Carolina, Pennsylvania, South Carolina, Texas, & Utah. What You’ll Be Doing Work alongside MEMX’s technology team on data engineering projects that support our exchanges Help collect, organize, and validate data used for reporting and analysis Assist with building and improving data processes and tolls, with projects tailored to your skills and the team’s needs Collaborate with colleagues to solve problems, share ideas, and communicate your findings Gain hands-on experience in a growing exchange and see how your work contributes to the broader business Requirements Current undergraduate student entering their junior or senior year, pursuing a degree Computer Science, Computer Engineering, Data Engineering, Electrical Engineering, or a related field Experience with technical projects through coursework, internships, or personal work Ability to communicate technical ideas and work collaboratively with a team Ability to work in person at our Midtown Manhattan office during the summer Permanent residence in one of MEMX’s approved states for remote work during the internship What You’ll Gain Hands-on experience working with data that supports MEMX’s exchanges Exposure to how data is collected, organized, and used for reporting an analysis Mentorship and guidance from experienced data engineers Opportunities to collaborate with technology teams across MEMX and connect with fellow interns Why MEMX At MEMX, you’ll contribute to meaningful work alongside experienced professionals while developing your skills and learning how our exchanges operate. As part of our summer internship program, you’ll also have access to: Learning opportunities: Attend Lunch & Learn sessions, professional development workshops, and relevant courses Mentorship and support: Learn from a mentor and a designated buddy who can help guide you throughout the summer An intern cohort: Connect with interns working across other MEMX teams Social events: Get to know colleagues, with opportunities to connect with members of MEMX’s C-suite Regular feedback: Check in with your manager and HR to discuss your progress, ask questions, and get support Future opportunities: All interns are considered for potential internship extensions or a full-time opportunity after graduation, based on performance and business needs Pay Rate: $30/hourly for undergraduate students Equal Opportunity Statement MEMX is an equal opportunity employer. We are committed to creating a diverse and inclusive environment for all employees. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, gender, gender identity or expression, sexual orientation, national origin, genetics, disability, age, or veteran status. Diversity Inclusion Statement At MEMX, we believe that diversity and inclusion are essential to driving innovation and success. We welcome and celebrate individuals from all backgrounds and perspectives, and we strive to create an inclusive culture where everyone can thrive.

Responsibilities In this role, you’ll: Build out new functionality within a fast moving product seeing rapid adoption. Take a nebulous idea, design a rigorous experiment, and execute it within weeks.

Role Focus: Build and deploy production-grade AI/ML and Generative AI systems, with a focus on LLMs, RAG, personalization, MLOps, and cloud infrastructure. - Build RAG pipelines, semantic/vector search, conversational AI, and intelligent assistants.

Задачи: — поддержка и развитие решения по обогащению данных на основе event sourcing — построение витрин данных с использованием Airflow, dbt и Materialized Views в ClickHouse — внедрение проверок качества данных — автоматизация рутинных задач — внедрение стандартов Data Engineering — ведение технической документации Требования: — от 3 лет опыта в data engineering — уверенное владение SQL (сложные аналитические запросы, оптимизация) — сильный Python (фундаментальные знания и опыт с библиотеками для DE — pandas, SQLAlchemy, PySpark) — опыт разработки production‑кода (ООП, архитектура приложений, тестирование, Git, CI/CD) — практический опыт работы с Airflow (создание и поддержка DAG) — опыт работы с dbt (модели, тесты, макросы) — опыт работы с ClickHouse (движки таблиц, Materialized Views, тюнинг производительности) — опыт работы с Kafka (продюсеры/консьюмеры, топики и партиционирование, гарантии доставки) — опыт с инструментами контроля качества данных (dbt tests, Great Expectations, Soda) — ориентация на результат и ответственность за итоги работы

• 3+ лет опыта в Data Engineering. • Опыт полного ownership хранилища: от источников до пользовательских витрин.

Role Focus: Build and deploy production-grade AI/ML and Generative AI systems, with a focus on LLMs, RAG, personalization, MLOps, and cloud infrastructure. - Build RAG pipelines, semantic/vector search, conversational AI, and intelligent assistants.

• Минимум 8 лет в data engineering или смежных ролях. • 2–3 года практики с платформой Databricks.

Задачи: — сбор данных на киргизском языке для AI/LLM Требования: — свободное владение киргизским языком (родной или уровень носителя) — внимательность, усидчивость, способность работать по инструкции — базовые навыки работы с компьютером или смартфоном (для записи аудио) — опыт работы не требуется, всему научат Условия: — полная занятость — график 6/1 или 5/2 — удалённый формат работы — зарплата от 35 000 ₽ за месяц на руки

• Проектирование и развитие аналитического хранилища данных (DWH). • Разработка моделей данных (fact / dimension, агрегаты).

Обучение абсолютно бесплатное и будет занимать не менее 8-10 часов в неделю: совмещать с другой учёбой и работой можно, главное — уметь планировать свою нагрузку. В программе: SQL, Python, математика, теория вероятностей, машинное обучение, нейросети, рекомендательные системы и не только.

Опыт от 4 лет с Java/Scala, Apache Flink (или Beam/Spark Streaming) и Kafka. Знание событийно-ориентированной архитектуры и потоковой обработки данных.

3+ лет опыта в Data Engineering. Опыт полного ownership хранилища: от источников до пользовательских витрин.

Развивать ядро платформы: фреймворк Data Vault, обвязку Airflow, lineage-инструменты — проектировать API, которыми будут пользоваться другие инженеры, и нести за них ответственность. Писать библиотеки и фреймворки на Python: клиенты к источникам, инструменты тестирования пайплайнов, обёртки над инфраструктурой.

• 5+ лет опыта в прикладном ML/AI с ответственностью за системы end-to-end. • Уверенное владение Python.

Предстоит: Разработка моделей машинного обучения, направленных на борьбу с нарушениями правил площадки и недобросовестными пользователями (формализация и постановки задачи, сбор данных, обучение, онлайн/оффлайн оценка качества, мониторинг);

We’re looking for an experienced Data Engineer with strong Java/Scala, Apache Flink, and Kafka skills to build and optimize real-time data streaming solutions in an enterprise environment. 💼 4+ years of experience with Java/Scala, Flink (or Beam/Spark Streaming), and Kafka.

OpenMind is looking for a Machine Learning Engineer to build, deploy, and optimize multimodal perception and reasoning models for physical robots.