特徴
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プロジェクトに所属し、開発現場での業務を担当して頂きます。
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トップクラスの技術者と肩を並べて、業務を共にする刺激的な環境で、実践に即した知識・スキルが身につくインターンです。
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単なる就業体験ではなく、お給料が発生する責任感ある仕事が体験できます。メンターがしっかりフォローしますので安心してご参加ください。
募集状況
通年で募集しています
インターン実施期間
全15日間
※参加日程は柔軟に調整できます。
参加希望日をエントリーフォームに入力してください。
実施場所
東京本社または福岡事業所
- ご希望によってリモートワークの調整可能です
- 福岡事業所でのインターンシップをご希望の場合は、フォームの「自由記述欄」へご記載ください
勤務時間
ご相談ください
応募条件
- インターン期間に、高専・大学・大学院に在学中の方
- 現在日本にお住まいの方
- C/C++におけるプログラミング知識
以下の方は特に歓迎いたします
- プログラミングが好きな方
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並列化、最適化による高速化に興味がある方
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最先端の技術を使った開発をしてみたい方
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新しいアルゴリズムを作ってみたい方
- 難しい課題に取り組むことが好きな方
待遇
時給3,500円
- 出社勤務した際の往復にかかる交通費を支給します
- インターン参加に際し、現在お住まいの場所から飛行機・新幹線での移動を要する場合、移動費用をサポートします（お住まいのエリアに応じて定額を支給）
- 遠方から参加する場合、宿泊施設を会社が手配します（4泊5日まで）
その他
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参加の際は、弊社の機密に関する誓約書に同意いただく必要があります
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単位取得型のインターンシップにも対応しています
選考フロー
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書類選考
お送りいただいた内容に基づき書類選考を行います。
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面接
面接時にライブコーディング試験を実施します。面接はオンラインで実施します。
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合否決定
インターンプロジェクト例
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大規模言語モデル（LLM）
- 推論処理のGPU高速化に関する技術調査
- 組み込みSoC向けLLM高速化
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量子コンピューティング
- 誤り耐性量子コンピュータにおけるエラー訂正のQUBO定式化と性能評価
- ブラックボックス最適化による安定化学構造の探索
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機械学習/DeepLearning
- 最新AIアクセラレータ性能評価、推論システム高速化
- センサフュージョン物体認識モデル高速化
- AIフレームワークIOボトルネック調査
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画像処理高速化（CUDA/FPGA/CPU）
- 医療用画像ノイズ補正処理
- RAW画像処理
- エッジデバイス向け高速化
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組み込みシステム高速化
- セキュリティ調査、暗号処理アルゴリズムの高速化
- リアルタイムOSを使った開発、および、性能特性調査
インターン15日間のスケジュール
1. インターン開始前
自宅に必要機材が届きます
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PC（Windows）は会社から貸与したものをご使用いただきます
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希望者にはキーボード、マウス、モニターをお送りいたします
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インターン初日に出社勤務を希望される方は、当日オフィスで機材をお渡しします
2. インターン初日
手順書に沿って機材とアカウントのセットアップからスタートします
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インターン受け入れ先チームとウェルカムランチ会があります
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初日の勤務がリモートの場合は、オンラインでのウェルカムランチ会となります
3. インターン2日以降
インターン2日目から業務開始です。コミュニケーションはGitLab、Slack、オンラインミーテイングで行います
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インターン中は、社内勉強会や、社内交流の場に自由にご参加いただけます
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同時期にインターンに参加している方向けのランチ会等も企画しています
4. インターン最終日
インターンの成果報告会
- インターン受け入れ先チームとの送別ランチ会があります
インターン参加者の声
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技術に真剣であれば、学びを得られるだけでなく楽しく参加できると思います。いろいろなことに詳しい人がいて、話を聞いているだけでも面白いと感じました。特定の知識が足りなくとも、技術のことを独学で学べる力があれば、きっとそれを生かすことができます。
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アルゴリズム設計で、本質的な課題解決を追求できた貴重な機会でした。手厚いサポートをしてくださったメンターの方、そして技術を追求する社風にも大きな魅力を感じています。
課題解決に深く没頭したい学生に、心からお勧めしたいプログラムです。
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深層学習の成果が実社会でどう活用されているのかについて、単に技術を学ぶだけではなく、自身が業務に参加することで主体的に体感できました！また、会社という空間の中でどう人付き合いするのかについてのイメージが付きました！とても有意義な時間だったと思います！
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H.Iさん
東京都⽴⼤学 システムデザイン学部情報科学科
難しい課題に対して取り組み続けるのは大変でしたが、自分の物事に対する取り組み方についての新たな気づきが得られました。また、社員の方と話すことで、進路などについても深く考えることができ、とても良い経験となりました。
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ソフトウェアをハードウェアのアーキテクチャレベルの低レイヤから高速化するという内容について経験豊富な社員のアドバイスのもと取り組むことができます。
CPUやGPU、はたまた組み込みデバイスなどの上での高速化について、既に経験のある人でも独学では得ることの難しい知見をいくつも得られます。
