【早期内定/LLM/フルリモ可】AI駆動型開発環境で生成AI×web接客を開発するエンジニアインターン

当社は「人とテクノロジーで情報を紡ぎ、日常にワクワクを」をミッションに掲げるベンチャー企業です。マーケティング領域に取り組むSaaS企業として、顧客のLTV最大化に向けた支援をしています。
双方向型コミュニケーションツールである「BOTCHAN」を通じて、顧客のブランド体験を最大化すべく、集客からCRM領域に至るまで一気通貫での対応が可能です。また先進性の高いAI技術との融合など、市場の成長とともに企業としても進化・拡大を続けております。
自身のキャリアと、企業としての成長をリンクさせ、挑戦していける環境になりますので、私たちとともに”ワクワク”しながら成長し続ける方の挑戦をお待ちしております。
- 職種名
- AIエンジニアインターン
- 職種
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AI・データエンジニアデータサイエンティスト
- 業界
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IT・Web・通信 > Webサービス(toB)IT・Web・通信 > SaaS・パッケージ
- 勤務地
- 東京都
- 主要開発技術
- Python3
- 開発言語
- Python2
- クラウドプラットフォーム
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Microsoft Azure
- データベース
- MongoDB
- 開発内容タイプ
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自社製品/自社サービス、B2B、SaaS、自然言語処理、機械学習、AI、データベースの設計、チューニング
- 特徴
- 服装自由 イヤホンOK ノートPC+モニタ別途支給 女性エンジニアが在籍 オンライン面談可 フルリモート制度あり スペシャリスト枠あり 日本語がネイティブレベルでなくても可 一部在宅勤務可 副業OK
- 募集人数
- 若干名
- 必須要件
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・2027年3月に卒業予定の方
■技術力(ハードスキル)
・Python
-データ処理・機械学習の実装が可能
・Git / GitHub
-Pull Request ベースの開発フローに沿ったソースコード管理・レビュー対応が可能
■経験
・Pythonを用いた分類・回帰モデルの学習・評価の実装経験(研究、授業、個人開発問わず)
・Git/GitHubを用いた個人またはチームでの開発経験
・チームやメンターと連携しながら、リモート下での開発タスクを完遂した経験(研究、授業、個人開発問わず)
■知識
・機械学習の基礎理解
・自然言語処理(NLP)の基礎〜応用
-前処理手法、特徴量表現、主要モデル(n-gram、RNN/LSTM、Transformerなど)および代表的なNLPタスク(分類、感情分析、質問応答等)に関する知識がある
・理論と実装のバランス
-線形代数・統計・情報理論といった理論的背景の理解があり、Pythonや主要ライブラリ(scikit-learn、spaCy、Transformersなど)を活用する上で必要な知識がある - 歓迎要件
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■技術力(ハードスキル)
・Python
-自然言語処理の実装が可能
・Web開発
-API設計やDB構築を含む、実用的なWebアプリケーション開発が可能
・SQL / NoSQL
-複雑なクエリ設計やデータ加工を含む、実用的なデータ処理が可能
・Google Colab / Hugging Face
-モデル検証・プロンプト設計がスムーズに行える
■経験
・LLM/RAG/チャットボットなどNLP領域での研究・開発経験(例:研究テーマ、ゼミ活動、ハッカソン等)
・マルチモーダルAI・音声認識の実装経験
・WebまたはAIプロダクトの実務/長期インターン経験
・社会人エンジニアとの協働経験(例:長期インターン、ゼミ活動等)
・技術発信経験(技術ブログやNotion、論文執筆、発表スライド作成など)
■知識
・検索・推薦アルゴリズムの知識
・NLP/機械学習系ライブラリの知識
・開発・クラウド環境に関する知識
・API設計、データベース設計といったバックエンド技術の理解
・統計検定、TOEIC、基本情報技術者などの技術資格を有する - 求める人物像
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・課題に対して仮説を立て、筋道を立てて検証・実装を進められる
・リモート環境下でも、状況や進捗を正直に共有し、相談・報連相ができる
・自ら課題を見つけ、必要な情報を調べながら試行錯誤し、手を動かして学びを深められる
・うまくいかない理由を追求しより良い方法を模索する姿勢
・フィードバックを前向きに受け止め、自分の考えをアップデートする姿勢 - 選考フロー
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カジュアル面談
※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
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書類選考
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面接(1回~2回)
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インターン参画決定
弊社は、生成AI技術を提供するグローバル企業からも注目される自社サービスを開発している生成AI活用企業です。
インターン生もチームの一員として、以下のようなプロジェクトに実装・検証・改善のサイクルで携わっていただきます。
■検索精度向上(RAG・曖昧検索)
・RAGを活用した検索体験の改善
・ベクトル類似度・曖昧検索アルゴリズムの検証
■チャットボットの高機能化(LLM・VLM)
・LLMを活用したFAQ生成・プロンプト設計
・画像×テキスト対応のチャットUI設計・VLM活用
■音声・会話データの活用
・Whisperなどによる音声認識の安定化
・会話ログの可視化・UX分析
■実験とナレッジの共有
・Google Colabでのモデル検証・可視化
・Notionやスライドでのレポーティング・発信
・学びをプロダクトに還元できる環境
-論文や技術調査で得た知見を、実際のプロダクト改善や新機能提案に活かすことが可能
・生成AIの「今」と「これから」に触れられる
-LLM・VLM・音声認識・RAGなど、業界でも注目されるテーマの実装現場を経験できる
・挑戦・提案を歓迎するカルチャー
-年次・役割に関係なく「やりたい」「試したい」に応える環境がある
-インターンであっても、設計・技術選定・改善提案に関与できる
自社プロダクト開発業務及びこれに付随する業務
会社の定める業務
- 開発部門の特徴・強み
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‐地方勤務・フルリモートなど柔軟な働き方をしているメンバーが多数
‐Slackによるチャットコミュニケーションがメイン
‐日常の相談事はハドルを使用することで適宜解決
‐外国籍メンバーも所属していて、英語コミュニケーションにも積極的
‐技術の導入を目的ではなく手段と考えながらも、先端技術の導入に積極的 - 技術向上、教育体制
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現在のエンジニア向けの福利厚生としては以下のものがあります。
・月5,000円のリモートワーク手当
・月1万円までの書籍購入手当
・リモートHQによるリモートワーク環境の充実
・エンジニア系資格の各種資格手当
・正社員エンジニアへのGitHub Copilot For Business , GitHub Copilot Xの付与
・OpenAI 有料アカウントの付与(要申請) - 開発手法
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グローバルチーム(多国籍メンバー)
- 開発支援ツール
- Backlog、GitHub、GitHub Actions
- AI・データ分析
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BigQuery
- エンジニア評価の仕組み
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評価は半期に一度(3月/9月)に行われ、そのタイミングで給料が改定されます。
過去の実績として、全エンジニアの20%~30%は評価タイミングで昇給しています。 - 組織構成
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‐wevnalのエンジニア組織は現在約 55人程度の人数で構成されています。
‐エンジニアの割合としてはまだベトナムのオフショア比率が高い状態となっていますが、内製化領域を順調に増やしています。
‐日本チーム(東京本社、沖縄、大阪、地方リモート含む):25名程度
‐ベトナムオフショアチーム:30名程度 - 配属部署人数
- 5名
- 勤務地
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東京都渋谷区恵比寿1-23-23
恵比寿スクエア7F
就業場所の変更範囲<雇入時>
・本社(東京都渋谷区恵比寿1-23-23 恵比寿スクエア 7F)
・従業員の自宅・その他会社の指定する場所<変更範囲>
・会社の定める場所
受動喫煙防止措置に関する事項屋内全面禁煙
※施設内の喫煙所あり - 最寄り駅
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JR・地下鉄各線「恵比寿」駅徒歩5分
- 勤務時間
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シフト制 平日10:00~19:00の間で2週間ごと提出
休憩時間:5時間以上勤務の場合休憩1時間あり
平均残業時間:基本残業はありません
- 休日休暇
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・完全週休2日制(土日祝)
・年次有給休暇
・慶弔休暇
・年末年始休暇
・産休/育休 ※男性の育休取得実績あり - 諸手当
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・通勤手当:通勤交通費支給(上限3万円)
- 昇給・昇格
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・昇給・昇格:2回/年
・評価:4回/年 - 保険
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・社会保険完備
- 雇用関係
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有期雇用
契約更新の有無・契約期間の定めあり(3ヵ月ごとの更新制)
契約更新の判断基準契約の更新は、本人の能力、業務量、業務成績、勤務態度、会社の契約状況により判断
契約更新の上限会社の定めるインターン期間
- 募集・採用に関する状況
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過去3年間の新卒採用者数・離職者数前年度 採用者数6人 離職者数0人2年度前 採用者数6人 離職者数0人3年度前 採用者数8人 離職者数4人過去3年間の新卒採用者数の男女別人数前年度 男性2人 女性4人2年度前 男性3人 女性3人3年度前 男性2人 女性6人
- 職業能力の開発・向上に関する状況
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自己啓発支援の有無及びその内容
- 月1万円までの書籍購入手当
- リモートHQによるリモートワーク環境の充実
- エンジニア系資格の各種資格手当
- 正社員エンジニアへのGitHub Copilot For Businessの付与 - 企業における雇用管理に関する状況
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前年度の月平均所定外労働時間の実績25.0時間
