《 事業内容 》 ■クラウド（AWS）に関するコンサルティング、設計、構築、運用 ■サーバーレスアーキテクチャ基盤に関するコンサルティング、設計、構築、運用 ■ビッグデータ分析基盤に関するコンサルティング、設計、構築、運用 ■モバイルアプリケーションに関する企画、デザイン、開発、運営 ■マーケティング・システム構築のためのサービス「カスタマーストーリー」の企画、開発、運用 ■音声認識（Amazon Alexa）技術に関するコンサルティング 【クラスメソッドのビジネス】 クラスメソッドは「オープンな発想と高い技術力により、すべての人々の創造活動に貢献し続ける。」という経営理念のもと、クラウド、モバイル、ビッグデータ、音声認識技術のコンサルティングやシステム開発、運用サービスを提供しています。高い評価を得る技術者集団として、お客様の事業課題に寄り添った提案力と、蓄積・形式化したノウハウをベースに継続的なビジネス支援を行っています。 【オープンな発想】 広い視野を持ち、何事にも積極的に取り組んでいくのがクラスメソッドのスタイルです。 作り手視点のプロ意識と消費者視点のセールス意識を軸に、社員の1人ひとりが現場提案とスピード決裁をモットーとした課題解決を行っています。 【高い技術力】 私たちは常に興味と関心を持ち、新技術に取り組むチャレンジを続けています。 AWSパートナーネットワーク（APN）の1万社を超えるパートナー企業のうち、国内14社のみに認定されている最上位プレミアティアサービスパートナーに8年連続認定。（https://classmethod.jp/aws/certification/） 世界トップレベルの実績と豊富な経験をもとに、高水準の技術支援サービスを提供しています。 また、「GitHub Enterprise」パートナーシップ認定といった形でも評価をされています。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ◆「やってみた」系技術メディア 『DevelopersIO』の運営◆ 社員が得たナレッジを公表していく技術ブログサイト『DevelopersIO』を運営しています。「DevelopersIO」はAWS、アプリ開発、データ分析、ChatGPT等の最新技術情報からリモートワークや働き方に関する記事まで多彩なトピックを紹介するクラスメソッドのオウンドメディアです。 新サービスや技術にアンテナを張り、いち早く試した結果をあますところなく公開します。

《社会から必要とされる存在であり続けるために》 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー クラスメソッドは、お客様から常に必要とされる付加価値を提供し、社会から必要とされる存在であり続けることを目指しています。 そのために市場へ耳を傾け、技術情報やノウハウを自ら創造、発信、改善し続け、お客様や技術コミュニティなど幅広い分野への貢献に努めています。 また、クラスメソッドは技術力でお客様の売上に貢献するために、私たちはビジネス視点とコンシューマー視点を兼ね備えた柔軟な思考を心がけています。 それらを下支えするのはフラットな組織と個人裁量です。 クラスメソッドは学びを欲するクリエイティブな人材を積極的に採用し、より多くのお客様にサービスをご提供しています。

【私たちのワークスタイル】 社会から必要とされる存在であり続けるためには、技術を愛するメンバーが技術に携わることを楽しみ、充実感を持って取り組める環境が大切だと考えています。 そんな環境を実現するため、クラスメソッドはでは『プライベートが大切であること』に重点を置き、ワークライフバランスに力を入れています。 例えば、基本的にはどこのオフィスでも自由に勤務可能であり、家庭の都合や将来的な移住などにも、柔軟に対応しております。 また、産休・育休・介護休暇の取得も可能で、育休取得率は100%です。 社員全員に大切な時間を過ごしてもらうことが、何よりも大切だと考えます。

【学生インターン】機械学習エンジニア 【業務内容】 クラスメソッドでは機械学習、クラウド、各種センサーを活用したウォークスルー体験を実現するシステムを自社開発しています。店内カメラでお客様の動きを確認し、商品棚の重量センサーデータとあわせることで、お客様がいつどの商品をいくつ手にとったのかを判別し、退店エリアを出ると決済が完了する仕組みになっています。 本インターンでは、上記システムのコンピュータビジョンにおける以下の業務に取り組んでいただきます。自社で実証実験のための実店舗も保有しているため、スピード感をもちながら自由に発想して実装できたりと刺激的な経験を積むことが可能です。 ※お任せする範囲はご希望とご経験を考慮いたします。 ■研究・サーベイ －学会で発表されてる論文のサーベイ －サーベイ結果をもとにした現行システムの今後を考えるための資料作成 －現行システムの新たな問題点・改良点の発掘 ■機能検討・改良 －現行のシステムにおける問題点・改良点に対する解決策の考案 －ユーザとして体験/機能検証できるようシステム実装 －開発環境：Python,Ubuntu ■機械学習モデルの改良・学習作業 －現行の骨格検出モデルに対して検出精度/速度を上げるための方法調査・検討 －（可能であれば）実際に現行システムのモデルと入れ替えたテスト・分析 －開発環境：PyTorch,AWS,SageMaker ■データセットの作成　※要経験者 －深層学習で使用するデータセットの作成（3Dゲームエンジンを使用） －（可能であれば）作成したデータセットを使用した骨格検出モデルの学習作業 －ソフトウェア：Unreal Engine 【働き方 / 得られる経験】 ・コンピュータビジョンに関する最新の知見が得られます ・機械学習（ディープラーニング）の経験が積めます ・自宅からリモートワークで就業可能です ～対象学年～ 2023年4月時点で現役大学生もしくは大学院生の方 【必須の経験 / 能力】 ・機械学習の基本的な知識 ・基本的な数学の知識（線形代数など） ・Pythonの使用経験 【歓迎するスキル】 ・コンピュータビジョンの研究経験・知見 ・画像処理・データサイエンスの知見 ・AWSの使用経験 ・論文サーベイの経験 【求める人物像】 ・受け身にならず主体的に行動できる方 ・コンピュータビジョン・機械学習へのご意欲が高い方 ・新しい技術に積極的に取り組める方 【勤務地】 東京（リモート可能ですが出社していただく可能性もあります）