データサイエンティスト・AI開発エンジニアを目指す、2023年3月卒業見込みの大学生および修士課程学生を対象とした夏インターンシップ（Aコース)の募集です

100時間、弊社のスペシャリストがメンターとしてサポートいたします！

【インターンシップの内容】

• 最新のAI技術を用いて、他の誰かが気付いていない世の中にあったら便利なものを実現するためのプロトタイプの構築や基礎調査を行います（独創性と実践性を重視）

• 1日5時間程度（調整可）20日間を想定（出勤と在宅の併用可）

• プロトタイプ作成には弊社のスペシャリストがメンターとしてサポートします

• 大規模データを分析するための分析環境（弊社分析サーバ群やクラウド）を利用することができます

• 完成したプロトタイプはインターン終了後にも、弊社取引先や展示会等を通してフィードバックを受け、改善点を共有します

【実施テーマ】

• 下記の実施テーマに関係する実験やプロトタイプ構築の一部を担当していただきます

• なお、テーマや応募者のレベルに応じてチーム構成を決定します

• 下記の実施テーマ以外に、応募者の強みを活かした自由な発想でのご提案も受け付けます

自動機械学習系

1. AutoML基盤：　自社サービスの自動機械学習基盤ForecastFlowの機能追加（Dashboard, Probability Calibration, 高速SHAP, 特徴量の交互作用）。
   Python, Javascriptや各種基盤技術を使い、ユーザの自動機械学習の結果をより解釈しやすくし、効果検証までシームレスに行えるようにする

2. チャットボット：　FAQに関するチャットボットを構築する際、各種要項集よりチャットボット用のQ&AリストをMECE（もれなくダブりなく）に自動作成するツールを構築。
   BERT系の自然言語処理技術を用いる

エンターテイメント系

1. ファン・コミュニティ：　ゲーム、アニメ、歌手などに関するSNSデータから、ユーザの興味範囲のコミュニティを検知（Community Detection）。
   グラフ理論を用いて表現（時間変化の表現やブリッジ・コンテンツの特定にチャレンジ）

2. ダンス・レッスン・ツール：　先生のお手本ダンス動画と生徒のダンス動画の差異を特定し、生徒がダンススキルを向上させるためのツール。
   小中学生くらいの生徒が解釈しやすいアドバイスを自動作成する。姿勢制御（Pose Estimation）アルゴリズムを用いて表現

3. SNSスカウト：　SNSで人気が出始めた発信者をいち早く特定し、各芸能事務所が育てたくなるであろう人材を推薦理由と共に自動作成。
   画像解析、動画解析、自然言語処理などを網羅的に活用

デザイン系（メディア・出版・広告・EC）

1. Tシャツデザインの自動生成：　人が買いたくなるTシャツのデザインを自動的に生成

2. 感情をコントロールできる自動音声合成：　マンガの自動読み上げに繋がるレベルで音声合成を自動的に行う

3. クリエイティブの感性抽出：　会員向け会報誌、書籍の表紙、チラシ、オンライン広告のクリエイティブなど、消費者に向けた感性デザイン情報をAI技術により可視化。
   画像解析や自然言語処理を網羅的に活用

4. 記事の自動分類：　各種ウェブメディア（新聞、オンラインの雑誌、マンガ）のサブスクリプション・ビジネスに貢献するコンテンツ（記事）の特定、及びコンテンツの自動分類。
   機械学習、自然言語処理

5. サムネイル分析：　ユーザのクリックしたくなるコンテンツのサマリ・メタ情報（サムネイル画像とタイトル文）を自動スコア化。単体レベル、あるいはリストの中からの選ばれやすさを機械学習、画像処理、自然言語処理で分析

6. 部屋の模様替え：　部屋の画像に対してリアルタイムで、部屋の一部のオブジェクト（絨毯、壁、家具など）をECの商品と入れ替え、消費者が商品購入の事前確認を行う。
   画像解析やARの技術を活用

技術主導の新規サービス

1. 計算幾何学：　Computational Geometryのアルゴリズムを用いて、スマホ等のユーザ位置情報データの活用事例の作成（居住地と利用駅から最適拡大推計値の演算、富裕層スコアの推定、各駅のジオフェンスの自動生成）

2. ネットワーク：　グラフ構造をしたデータに対して意思決定できる可視化分析の事例作成（感染症や流行などの拡散状況を検知し、対処するためのノードの特定など）

3. 量子計算：　最適化問題を各種量子計算プラットフォーム（Amazon Braket, Cambridge Quantum Computing, Azure Quantumなど）を用いて活用事例を作成

4. Graph Convolutional Networks：　ディープラーニングをグラフデータに適用する手法を用いた活用事例を作成（例えばレコメンド）

5. GAN：　敵対的生成ネットワークを用いて、コンピュータの創造的な表現の事例を作成

【応募資格】

• 選択したテーマを個人で開発できる潜在能力と最後まで能動的にやり切るモチベーションを持っている方

• Pythonのプログラミング経験がある方（コピペで写経ではなくコーディングやデバッグを自分でできる）

• 当社（GRI）で働くことに興味・関心のある方

【募集人数】

２～３名

（2020年夏季実績　3名）

【採用条件】

勤務地

東京都港区芝公園2-3-6 PMO浜松町Ⅱ7階

期間

合計100時間
2021年9月1日（水）～2021年9月30日（木）の期間中
1日5時間程度20日間を想定
期間・日程いずれも調整可能

給与

修士学生　時給1,500円
学部学生　時給1,250円

【応募方法】

エントリーフォームより下記に従ってエントリーをお願いします。

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ご提示いただいたご連絡先に応募書類提出先を案内いたします。

応募書類

履歴書
※ご経歴と合わせて以下内容を記載ください
・現在の研究内容
・志望業界・職種とその理由
・ご関心のある「実施テーマ」を記載ください
・テーマ一覧以外に持ち込み企画がある場合はその内容
履歴書に書ききれない場合は別ファイルにご記載いただいても問題ありません。

【選考フロー】

エントリーフォームよりエントリー
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応募書類ご提出先のご案内
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書類選考（書類ご提出締切：2021年8月15日（日）23:59まで）
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来社選考（説明会・面接）：2021年8月16日（月）～25日（水）※日時応相談
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合否連絡