Deutsch
Français
Hrvatski
Italiano
Lietuvių
Nederlands
Norsk
Polski
Português
Română
SlovenščinaSan Francisco, CA
Científico/a Aplicado/a Intern, PhD (Verano 2027)
Original: Applied Scientist Intern, PhD (Summer 2027)USD 64–68 / horaHíbridoJuniorCiencia e investigación
PhDPrototypingA/B testing
Applied Scientist Intern, PhD (Summer 2027) es una oferta abierta en Lyft, una empresa de software del sector HR tech. El puesto es híbrido, con base en San Francisco, Estados Unidos. Lo clasificamos en ciencia e investigación. Lyft tiene 53 puestos abiertos en este sitio, 17 de ellos en IT e ingeniería.
Publicado hace 28 días · Última revisión: 2026-10-27
Sobre Lyft
HR tech Empresa de producto de software 53 puestos abiertos, 32% en IT e ingeniería. Roles con más ofertas: Finanzas y legal (13), Datos y machine learning (8), Ingeniería de software (general) (6).
Empleos similares
Científico/a de Campo - Especialista en InstrumentaciónOriginal: Field Scientist - Instrumentation Specialistrainmaker · Salt Lake City, UTAsociado/a de Investigación InternOriginal: Research Associate InternBillionToOne · Menlo Park, CAPresencialAsociado/a de InvestigaciónOriginal: Research AssociateBillionToOne · Menlo Park, CAUSD 76,2K–87,0K / añoInvestigador/a de Vulnerabilidades LeadOriginal: Lead Vulnerability ResearcherTwo Six Technologies · Dayton, OhioUSD 117,2K–210,1K / añoInvestigador/a, Inteligencia de Amenazas en LíneaOriginal: Researcher, Online Threat IntelligenceControl Risks · Washington, District of Columbia, United StatesUSD 60K–65K / añoCientífico/a Senior II, Biología ComputacionalOriginal: Senior Scientist II, Computational BiologyEikon Therapeutics · Millbrae, CAUSD 191K–231K / añoInvestigador/a de AmenazasOriginal: Threat ResearcherAbnormal · Remote - USAUSD 122,4K–176K / añoCientífico/a 1 - Científico/a StaffOriginal: Scientist 1 - Staff ScientistApex Companies · Greensburg, PA
| Modalidad | Híbrido |
| Nivel | Junior |
| Rol | Ciencia e investigación |
| Países | Estados Unidos |
La descripción completa está en la oferta original. Las etiquetas se asignan automáticamente y pueden tener errores. Sobre los datos