仕事内容:
AI ・LLM を駆使して、新規プロダクトの
プロトタイプ開発や、社内の業務改善システムの
構築に関われる【エンジニア】のインターンです！
練習課題ではなく、実際に発生する社内の
プロジェクトやサービス開発に携わることで、
即戦力として活躍できる、一流の経験が可能！
★まずはカジュアル面談を★
得意分野や強化したい領域を一緒に分析し、
最初に着手する案件を決定しましょう！
【主な業務領域】
■AI／機械学習
■Web アプリ開発
■バックエンド／インフラ
■データサイエンス
【具体的な業務例】
■新規プロダクトのプロトタイプ開発
■AI / LLM を使った業務自動化ツールの開発
■業務改善システムの企画・設計・実装・検証
■既存プロダクトの改善・調査・検証
■データ活用分析・検証・改善案作成
■機械学習モデルの実装・学習・評価
■開発内容のドキュメント化・調査・共有
アピールポイント:
実務直結の経験が積める
即戦力として動ける経験が、
就活や社会人としてのスタートダッシュの
差別化に大きく直結します。
最前線！AI・LLMに触れられる
LLM活用は需要が急拡大している領域。
インターン中に、この領域での実装経験を
作れるのは、数年後も含めた、キャリア上の
自分の武器になります！
自分の強みを活かせる
守備範囲が広く、得意分野の強化、もしくは
強化したい領域に特化した取り組みが可能です！
興味がある領域に携われるからこそ、受け身でなく
主体的に動ける社会人スキルも身につきます。
求める人材:
■大学 に在籍中の方
■大学院に在籍中の方
■プログラミング言語を書いた経験がある方
■検索や LLM を使ってエラー文にある内容を
解決しようとできる方
■不明点を自ら調べたり質問できる方
■ 週2日以上／1日4時間以上勤務できる方
■最低3ヶ月以上勤務できる方
※推奨勤務時間は週 12 時間以上です。
★こんな方もチャレンジOK★
・実務未経験の方
・プログラミング経験がある方
（専門学科以外の方も可）
・ AI を使った開発・検証に興味がある方
・コーディングエージェントを業務で使用したい方
・AI 開発ツールをを業務で使用したい方
★活かせるスキル・経験★
■Next.js / React / TypeScript / Python / PyTorch
■Docker / Git / GitHubの経験
■UNIX 環境の利用経験
（Linux、Ubuntu、macOS など）
■個人開発、研究、授業課題、ハッカソンなどの成果物
■技術ブログ、学習メモ、ポートフォリオ等の発信経験
■ クラウドサービス利用経験
■AI ツール 利用経験
■ 統計学・機械学習・データ分析・経営学等の学習経験
勤務時間・曜日:
【週12時間勤務推奨】
10:00〜19:00の中で自由に決定OK
※週2日以上／1日4時間以上
休暇・休日:
週2日以上／1日4H以上
【週12時間以上勤務を推奨】
授業・研究・テスト期間などの一時的な
勤務時間の減少は、事前相談に休養も含め
調整可能です。
上記期間中は、シフト提出はお願いしますが、
急な変更等は都度お知らせいただければOK
※事前相談なく、推奨勤務時間を、
大きく下回る状態が続く場合は、
担当業務や 勤務継続について、
相談させていただく場合があります。
勤務地:
【原則出社勤務】
勤務地や、技術・仕事力の向上に応じて、
リモート勤務も応相談。
※3ヶ月に1回の技術交流会あり
（原則参加）
出社する理由
初期のオンボーディング、開発環境構築、
社員・インターン同士の交流、成果報告、
レビューをスムーズにするため。
※セキュリティの観点からも、安全に
仕事ができる環境を重視しています。
アクセス:
東京メトロ銀座線・南北線
溜池山王駅 13番出口直結
給与:
◎3ヶ月ごとに評価に応じて昇給あり
待遇・福利厚生:
・交通費支給
・AI 開発ツール費用負担
・必要に応じてクラウドGPU サービス利用可
・モニター2枚利用可
・服装自由
・ハイブリッド勤務可
・社員エンジニアによるレビュー・フィードバック
・3 ヶ月ごとの評価・昇給あり
・社内技術交流会あり
・授業／研究／テスト期間への勤務調整可
その他:
【応募後の流れ】
①カジュアル面談
（WEB：20〜30分）
※履歴書不要
※私服OK
②事前課題
※事前課題は選択制
個人開発・研究・授業課題や、
ハッカソンなどの成果物がある方は、
コーディングテストの代わりとして
成果物の提出を選択できます。
※成果物がある場合でも、コーディング
テストを実施することも可能です。
【選択肢A】コーディングテスト
興味分野に応じた課題への
回答を予定しています。
例）
・簡単なコーディング
・開発環境構築
・簡単な Web サーバー構築
・簡単なモデル学習・結果提出
・GitHub での提出
※LLM・検索・AI ツールの利用可
※調べ方・考え方・環境構築力・説明力を見ます。
【選択肢B】成果物提出
GitHubリポジトリ・ポートフォリオ
技術ブログ・研 究／授業課題、
ハッカソンで作成したもの等の提出可
※完成度だけでなく、作った背景、
技術選定、工夫した点、詰まっ た点
改善したい点を確認します。
③課題レビュー面接
（または成果物面接）
※対面で1時間程度
Aを選択した場合は、提出内容をもとに、
考え方、詰まった箇所、何を調べたか、
LLMの使用シーンを確認します。
Bを選択した場合は、成果物をもとに、
作成背景、担当範囲、技術選定、
設計・実装上の工夫、改善点、
今後伸ばしたい領域を確認します。
④最終確認（対面）
・稼働条件
・スタート時の担当タスク
これらを確認します。
＜選考期間＞
応募から2週間目途での決定目安
＜ 応募時にあると嬉しいもの＞
※必須ではありません
・GitHub アカウント
・個人開発の URL
・技術ブログ
・授業・研究・ハッカソンなどで作った成果物
・触ったことのある技術や AI ツールの一覧
・興味がある領域
雇用形態: インターン
給与・報酬: 1,500円 - 3,000円 時給
