1F01.【就業型インターンシップ】機械学習エンジニア 仕事概要 ### 【ELYZAについて】 ELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに掲げるAIカンパニーです。 大規模言語モデルをはじめとする先端技術の研究開発に取り組み、その技術を顧客の業務や社会の中で実際に使われる形へと届けています。 ### 【本インターンの魅力】 本インターンでは、Physical AI、LLM、音声基盤などの研究開発を起点に顧客への価値提供につながるAI開発プロジェクトに参加いただきます。 研究だけで終わらない。実装だけにも閉じない。技術課題を深く理解しながら実際のプロジェクトで価値に変える経験を積めることが特徴です。 また、ELYZAには大規模なモデル開発や検証を支える計算機資源があります。十分な実験環境の中で仮説を立て、検証し、結果から学び、次の改善につなげる。そのサイクルを実務の中で回せることは、学生の段階では非常に得がたい経験です。 配属は顧客プロジェクト領域（Solution）のMLEチーム、または研究開発領域（Lab）のリサーチインターンを想定しています。プロジェクトや本人の適性に応じて、フィジカルAI、LLM、音声基盤など複数のテーマに関わる可能性があります。 ### 【業務内容】 MLインターンのミッションは最先端のAI技術を理解し、顧客や社会に価値として届けるための研究開発のメンバーとして取り組むことです。 単に既存手法を試すだけではありません。論文や先行事例を踏まえて課題を整理し、仮説を立て、実験を行い、結果を分析する。必要に応じて実装や改善まで担っていただきます。実際の開発環境を利用し、現場社員からのフィードバックを受けながら業務に取り組むことのできる貴重な機会です。 具体的には、以下のような業務を想定しています。 ・共同研究、または社内プロジェクトにおける研究開発 ・Physical AI、LLM、音声基盤に関する技術検証 ・論文サーベイ、技術調査、実装方針の検討 ・モデル・アルゴリズムの設計、学習、実装、評価 ・実験結果の分析とレポーティング ・プロジェクトメンバーとの議論を通じた課題設定や改善提案 担当するテーマは、選考や業務体験での取り組み、本人の志向性、プロジェクト状況を踏まえて決定します。 ### 【参加後の関わり方】 本インターンでは、まず技術課題と一次選考を通過した方に、約1か月の業務体験に参加いただきます。 業務体験では、チュートリアルタスク（※正社員も受講する「AIチュートリアル」と同プログラムです）を通じてELYZAの開発環境や技術水準に触れ、実際の業務に近いサイクル（課題設定・実装・検証・レビュー）を体験していただきます。 その後、双方の適性や期待値を確認した上で、正式なインターン内定およびプロジェクトアサインを決定します。本プロセスは選考を兼ねているため、結果によっては正式内定に至らない場合もあります。 一方で、私たちが重視するのは短期的なスキルセットだけではありません。技術に対する誠実さ、自走するための学習速度、課題の本質を見抜く思考力、そしてチームへの貢献意欲。ELYZAは、そうした個人のポテンシャルやスタンスも大切な評価基準としています。高い壁にワクワクできる方の挑戦を歓迎します。 ### 【選考フロー】 1. 技術課題 2. 一次選考 3. 業務体験 4. 正式内定 5. プロジェクトアサイン ### インターンシップ開始時期について 選考を通過された方がある程度揃った時点でのスタートを予定しております（2～3ヶ月ごとの定期スタートを予定）。 開始日は候補者の集まり次第となるため、確定次第、個別にご連絡いたします。 必須スキル ### 【ELYZAについて】 ELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに掲げるAIカンパニーです。 大規模言語モデルをはじめとする先端技術の研究開発に取り組み、その技術を顧客の業務や社会の中で実際に使われる形へと届けています。 ### 【本インターンの魅力】 本インターンでは、Physical AI、LLM、音声基盤などの研究開発を起点に顧客への価値提供につながるAI開発プロジェクトに参加いただきます。 研究だけで終わらない。実装だけにも閉じない。技術課題を深く理解しながら実際のプロジェクトで価値に変える経験を積めることが特徴です。 また、ELYZAには大規模なモデル開発や検証を支える計算機資源があります。十分な実験環境の中で仮説を立て、検証し、結果から学び、次の改善につなげる。そのサイクルを実務の中で回せることは、学生の段階では非常に得がたい経験です。 配属は顧客プロジェクト領域（Solution）のMLEチーム、または研究開発領域（Lab）のリサーチインターンを想定しています。プロジェクトや本人の適性に応じて、フィジカルAI、LLM、音声基盤など複数のテーマに関わる可能性があります。 ### 【業務内容】 MLインターンのミッションは最先端のAI技術を理解し、顧客や社会に価値として届けるための研究開発のメンバーとして取り組むことです。 単に既存手法を試すだけではありません。論文や先行事例を踏まえて課題を整理し、仮説を立て、実験を行い、結果を分析する。必要に応じて実装や改善まで担っていただきます。実際の開発環境を利用し、現場社員からのフィードバックを受けながら業務に取り組むことのできる貴重な機会です。 具体的には、以下のような業務を想定しています。 ・共同研究、または社内プロジェクトにおける研究開発 ・Physical AI、LLM、音声基盤に関する技術検証 ・論文サーベイ、技術調査、実装方針の検討 ・モデル・アルゴリズムの設計、学習、実装、評価 ・実験結果の分析とレポーティング ・プロジェクトメンバーとの議論を通じた課題設定や改善提案 担当するテーマは、選考や業務体験での取り組み、本人の志向性、プロジェクト状況を踏まえて決定します。 ### 【参加後の関わり方】 本インターンでは、まず技術課題と一次選考を通過した方に、約1か月の業務体験に参加いただきます。 業務体験では、チュートリアルタスク（※正社員も受講する「AIチュートリアル」と同プログラムです）を通じてELYZAの開発環境や技術水準に触れ、実際の業務に近いサイクル（課題設定・実装・検証・レビュー）を体験していただきます。 その後、双方の適性や期待値を確認した上で、正式なインターン内定およびプロジェクトアサインを決定します。本プロセスは選考を兼ねているため、結果によっては正式内定に至らない場合もあります。 一方で、私たちが重視するのは短期的なスキルセットだけではありません。技術に対する誠実さ、自走するための学習速度、課題の本質を見抜く思考力、そしてチームへの貢献意欲。ELYZAは、そうした個人のポテンシャルやスタンスも大切な評価基準としています。高い壁にワクワクできる方の挑戦を歓迎します。 ### 【選考フロー】 1. 技術課題 2. 一次選考 3. 業務体験 4. 正式内定 5. プロジェクトアサイン ### インターンシップ開始時期について 選考を通過された方がある程度揃った時点でのスタートを予定しております（2～3ヶ月ごとの定期スタートを予定）。 開始日は候補者の集まり次第となるため、確定次第、個別にご連絡いたします。 歓迎スキル - LLM、音声処理、マルチモーダル、フィジカルAIに関する研究または開発経験 - PyTorchなどの深層学習フレームワークを用いた実装経験 - 論文実装、モデル評価、実験管理の経験 - Kaggle、研究室での研究、個人開発、インターンなどでの実践経験 - 顧客課題や実際のユースケースを意識した開発に関心がある方 求める人物像 - 2027年度, 2028年度卒向け採用選考を、修士または博士修了者として受ける予定のある方 - その他の学年の方は要相談 - ビジネスレベルの日本語でコミュニケーションが可能なこと（目安：N1取得レベル） - 最先端技術を、研究だけでなく社会実装までつなげたい方 - LLM、音声、フィジカルAIなどの領域で実践的な経験を積みたい方 - 豊富な計算機資源のある環境で、仮説検証を深く回したい方 - 難しい技術課題に対して、粘り強く向き合える方 - チームで議論しながら、技術を価値に変えていく経験を積みたい方 応募概要 給与 ### 業務体験期間中の給与 - 時給：1,500円 - 稼働：週20時間程度 - 契約形態：アルバイト契約 ※経験・能力によって変動することがあります ### 長期インターンの給与（業務体験を経て正式受入後） - 時給：2,000円～（昇給あり） - 稼働：週10～15時間以上（週15時間程度が望ましい） - 契約形態：アルバイト契約 勤務地 ### 【本社所在地】 ◆東京都文京区本郷3-15-9 SWTビル 5・6F ### 【就業場所】 ◆本社または自宅（変更の範囲なし） ※フルリモートワーク可 ### 【リモートワークについて】 ◆基本的にはフルリモート体制 居住地は日本国内に限ります（海外に居住してのフルリモート不可） ◆リモート/出社自由選択（出社回数規定/制限なし） 雇用形態 アルバイト 勤務体系 ### 【就業時間】 ◆スーパーフレックスタイム制（コアタイムなし：フレキシブルタイム6:00～22:00） ◆リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。 試用期間 あり（2ヶ月） ※期間中の条件変更あり 福利厚生