【仕事内容】 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 BOTCHANをはじめとする自社プロダクトに直接貢献し、実務レベルのAI開発環境で経験を積むことができます。 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など、学びをプロダクトに還元できる環境を提供します。 【求める経験、スキル】 ■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 　-教師あり／なし学習の違いや活用シーン、分類・回帰アルゴリズム（SVM、決定木、ランダムフォレスト等）の特性、評価指標（Accuracy、Precision、Recall、F1スコア、ROC-AUCなど）に関する理解がある ・自然言語処理（NLP）の基礎〜応用 　-前処理手法（トークナイズ、ストップワード除去等）、特徴量表現（TF-IDF、Word2Vec、BERT等）、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 ■対人力（ソフトスキル） ・論理的思考力 　-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 ・コミュニケーション力 　-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 ■マインド/スタンス ・自走力と主体性 　-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 ・探究心・好奇心 　-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 ・改善姿勢 　-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 少しでも気になった方は、まずはお気軽に面談でお話できればと思います。 みなさまからのご応募をお待ちしております。