【24卒対象】NVIDIA DGX A100(80GBx8台)を占有使用できる開発体験!短期インターンシップ募集!データサイエンティスト/AIエンジニア(画像処理)

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業務内容

■ 短期インターンシップ(5 days)

第一回:2023/01/16 (月) - 01/20 (金) 第二回:2023/01/23 (月) - 01/27 (金) 第三回:2023/01/30 (月) - 02/03 (金) 第四回:2023/02/06 (月) - 02/10 (金)

2023年1〜2月の上記いずれかの日程において、広告 x デジタル分野の短期インターンシップを開催します。 本インターンシップでは、弊社が業務で用いている実データを利用し、自然言語処理や画像処理に関わる実問題を題材として、モデル・アルゴリズム開発を行っていただきます。

計算資源には、弊社のDGX A100(80GBx8台)を占有使用することも可能です。

■ 短期インターンシップ中のスケジュールイメージ 月:イントロ(リアル/リモート ハイブリット) 火:作業(フルリモート) 水:作業(フルリモート) 木:作業(フルリモート) 金:発表会(リアル/リモート ハイブリット)

本インターンシップでは、それぞれの日程でリアルとリモートのハイブリッドで開催します。

期間中、リアル会場での参加も可能ですし、フルリモートでの参加も可能です。

※ 新型コロナウィルス感染状況に応じてリアルでの開催を実施しない可能性がございます。その場合はリモートオンリーでの開催となります。

エキスパートが集うnegociaで、どのように開発が進められているのか?という点を実際に体験していただく絶好の機会となります。

皆さまからの沢山のエントリーをお待ちしております。

技術環境

■言語

  • Python
    • Pandas, NumPy, LightGBM, PyTorch, Poetry, pytest, Flake8

■クラウド

  • AWS
    • S3, StepFunctions, Lambda, Batch, CloudWatch, ECR, CodeBuild, CodePipeline, CloudFormation
  • GCP
    • BigQuery

■その他

  • Docker、Github Actions、DataDog、Jira、Confluence

応募条件

  • 2024年4月に入社可能な学生
  • ご自身で開発に使用しているノートパソコンからインターンシップにご参加可能な方
  • データ分析から課題設定、機械学習・統計数理を使用したモデル構築の経験がある方
  • PythonとNumpy, pandas, SciKit-Learnなどのライブラリを使用してデータ分析を行うことができる方
  • Pytorch, TensorFlow, JAXなどの深層学習フレームワークの使用経験がある方
  • Transfomerなどの深層学習技術を利用した自然言語処理技術の開発経験がある方
  • 基本的なSQLクエリを書くことができる方

歓迎条件

  • オンライン広告に対する興味関心がある方
  • 拡散確率モデルやGAN, VAEなどの生成技術に対する知見がある方
  • Kaggleなどデータ解析コンペの経験がある方
  • 因果推論技術の利用経験がある方
  • 国際学会、英文ジャーナルへの論文投稿経験がある方

求める人物像

  • negocia のビジョン、ミッション、バリューに共感できる方
    • オーナーシップを持って業務に取り組むことができる
    • プロフェッショナルであるための努力を惜しまない
    • 挑戦を楽しむ
  • プロフェッショナルなメンバーが集結したチームでの開発を体験されたい方

応募概要

実施期間
■ 短期インターンシップ └2023年1月〜2月末までの期間内より、ご希望の日程から5日間のご参加いただきます。 ■ 長期インターンシップ(※) └長期インターンシップへのご参加をご希望の場合は、別途ご相談ください。
ワークスタイル
■ リモートワーク └本社は恵比寿ガーデンプレイスタワーですが、現在ほぼ全てフルリモートワークで稼働しており、Slack, GoogleMeetなどでコミュニケーションをとりながら業務を進めています。 └本インターンシップは原則リアル/リモートのハイブリッドで実施いたします。
給与・報酬
■ 時給:1,500円〜2,000円
福利厚生・諸手当
■ 交通費支給 └オフィス出勤回数に応じて支給

選考フロー

  • 面談・面接はオンラインにて実施いたします。

選考フロー

  1. エントリー
  2. 選考課題
    1. GitHub(ライブラリ)にて公開している自作コードの提出
    2. エントリー後にお伝えする選考課題の提出
  3. 面接
  4. 合否連絡