[通年インターンシップ]データサイエンティスト

※ご注意※
チームラボでは、ご応募いただいた職種以外での適性も含め、幅広い視点での採用をおこなっております。
つきましては、職種、選考方法のいずれに於いても、併願はご遠慮いただいております。
ご応募いただく職種の他に、気になる職種や検討された職種がある場合は、応募フォームのアンケート部分に質問項目がございますので、ご記載ください。
職種概要

サイトやアプリ内のユーザーの行動履歴をはじめとしたビッグデータを収集するシステムの構築や、収集したビッグデータを用いた分析を行います。さらに、分析の結果をもとにして、企画提案をしたり、サイトのレイアウトを改善したり、レコメンドエンジンを開発したりするなど、データを活用した業務も行います。 業務で扱うデータは、アパレル、電子書籍、食品など多岐にわたるため、色々な専門分野の知識と経験を活かす/学ぶことができます。また、他のチームと連携してサイトやシステムの開発、運営、保守も行うほか、人工知能などの最新技術を積極的に取り入れているので、フロントエンド、バックエンド、SEO、機械学習に関する専門知識なども活用します。

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インターンシップ中に取り組める業務内容
  • 実際のプロジェクトに入って、データ分析、仮説検証、およびレポーティングなど
  • 業務上の共通課題の解決を目的とした調査・開発・プロトタイプの作成
  • レコメンド、チャットボットなどの機械学習モデルの開発
  • レコメンドエンジンのチューニング
  • サジェスト・検索エンジンの機能開発
  • データ収集・統合基盤の開発
歓迎する人物像
  • 日々発展する新しい分野に挑戦する意欲がある
  • 明確な答えのない課題に前向きに取り組める
  • 大学等で学んだ機械学習などの専門技術を活用してみたい
必須スキル
* プログラミングの基礎知識
* コマンドラインの基礎知識
* SQLの基礎知識
歓迎する経験/スキル
  • 機械学習(教師あり/なし学習、ディープラーニング、強化学習など)
  • Python、Rなどによるデータ解析
  • Redshift、BigQueryなどの分析系データベース
  • 統計学・数学の知識(線形代数、確率モデル、最適化、回帰分析など)
  • テキストマイニング(正規表現、形態素解析、トピックモデリングなど)
  • データ分散処理技術(Hadoop、Hiveなど)
  • フロントエンド(HTML、CSS、JavaScript)
  • サーバーサイド(Java、Go、PHP、Pythonなど)
  • GCP、AWS、Azureなどのパブリック・クラウド
  • Dockerなどの仮想コンテナ
  • BIツール(Google Analytics、Data Studio、Redashなど)
選考プロセス

Webエントリーシート

Web診断テスト&オンライン面接(1〜2回)

インターンシップ参加決定

※職種によって面接前後に選考課題に取り組んでいただきます。