在 Lyft，我们的目标是服务和连接。我们旨在通过培养一个让所有团队成员都能归属并有机会蓬勃发展的工作环境来实现这一目标。
Lyft 的数据科学团队构建支撑平台核心服务的数学模型。与其他类似规模的科技公司相比，我们所解决的问题种类繁多，涉及优化、预测、建模、推断、运输和制图。我们正在寻找对利用数据解决数学问题充满热情的硕士或博士生，并期待他们在快节奏、创新及合作的环境中工作。
我们正在招聘多种数据科学实习生，专注于以下专业领域：
优化：
构建和拟合统计或优化模型，以促进应用程序中的自动决策。
机器学习：
设计、构建、调整和部署机器学习模型，特别强调特征工程和部署。
推断：
在我们动态市场中设计和分析测试，估计统计和机器学习模型，以便做出更好的决策，并在我们的定价、调度和激励系统中开发和评估算法策略。
您将向科学经理汇报。
职责：
• 与工程师、产品经理和其他跨职能合作伙伴合作，从数学和业务背景两方面框定问题
• 执行探索性数据分析，以深入了解问题
• 编写生产建模代码；与软件工程师合作在生产中实施算法
• 设计并运行模拟和实际流量实验
• 分析实验和观察数据；沟通发现，包括与合作团队和演示的合作；促进启动决策
经验：
• 目前在加拿大的大学攻读数学科学（运筹学、计算机科学、统计学、应用数学、理论物理、行为科学、电气工程等）、经济学（微观经济理论、计量经济学等）、数据工程或相关领域的硕士或博士学位（必需），并且毕业日期在 2026 年 12 月至 2027 年 6 月之间（必需）
• 2026 年夏季可在多伦多实习
• 有 Python 编码经验（必需）或 SQL、R；标准数据科学库（NumPy、Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、Keras）；以及机器学习工具和库（NumPy、SpaCy、NLTK、Scikit-learn、TensorFlow、Keras）
• 实验设计和分析
• 探索性数据分析
• 在以下专业之一具有专业知识：优化和数学建模、机器学习基础或概率和统计建模
• 加分项：在市场设计、拼车、研究双边市场和/或运输方面的经验
福利：
• 心理健康福利
• 除节假日外，实习生可享受 2 天带薪休假和 3 天病假
• 补贴通勤福利
Lyft 致力于创建一个包容的工作环境，促进归属感。Lyft 相信每个人都有权享有平等的就业机会，而不因种族、祖先、出生地、肤色、民族、国籍、信仰、性别、性取向、性别认同、性别表达、年龄、婚姻状况、家庭状况、残疾、被赦免的犯罪记录或任何其他受适用法律或公司政策保护的理由而受到歧视。Lyft 还致力于营造健康安全的工作场所，并严格禁止任何形式的骚扰。根据适用法律，申请和招聘过程中将根据要求为残疾人士提供便利。如果您希望提出此类请求，请联系您的招聘人员。
Lyft 非常重视员工在办公室工作，以促进协作的工作环境和公司文化。
此角色将在混合时间表下在办公室工作——团队成员每周至少需在办公室工作 3 天，包括周一、周三和周四。
Lyft 认为每周至少在办公室工作 3 天是此混合角色的基本功能。您的招聘人员可以分享更多关于 Lyft 提供的各种办公室福利的信息。
#混合
此职位在多伦多地区的预期基本薪资范围为每小时 45-48 加元。薪资范围取决于多种因素，包括资格、经验和地理位置。该范围不包括潜在的股权提供、奖金或福利。您的招聘人员可以在招聘过程中分享与您工作地点及其他因素相关的薪资范围的更多信息。 
