27年 イベント
《27卒/早期選考直結！》データで、経営を変える。データサイエンティスト選考直結説明会：技術×ビジネス課題解決に興味がある方歓迎
- データサイエンティスト
- 2025年11月21日(金) ~ 2026年3月31日(火)
- リモート
- 2026年8月31日(月) 締め切り
アポロ株式会社
- 従業員数
- 53人
- 業種
- コンサルティング・リサーチ / インターネット関連・Web / 人材
- 所在地
- 〒150-0002 東京都渋谷区渋谷1丁目11番1号 ヒューリック美竹通りビル 7階
- HP
- https://apol.co.jp/
26年27年就職：インターン・仕事体験
データサイエンティスト
【内定直結型×長期インターン】最短1か月で内定提示！数理最適化チームで一緒に働いてくれる長期インターン生募集！
- 募集職種
- データサイエンティスト
- 対象資格
- 2026年、2027年修了見込みの方 学部, 修士, 博士, 博士研究員
- 対象専攻
- 工学 / 機械工学・電気電子工学・土木工学・建築学・材料工学・プロセス・化学工学・総合工学 総合理工 / 計算科学 情報学 / 情報学基礎・計算基盤・人間情報学・情報学フロンティア 数物系科学 / 数学・天文学・物理学
- 勤務予定地
- 東京都
- 備考
- ＜勤務地・働き方＞ 東京都渋谷区渋谷1丁目11−1 ヒューリック渋谷美竹通りビル7F （各渋谷駅から徒歩5分ほど） ※原則出社できる方の採用になります - 特に入社後慣れるまでは出社をお願いしています。 - 業務に慣れてきたら、一部リモートワークの活用も可能です。 ＜勤務条件＞ 時給2000円～3000円 ＜勤務体系＞ シフト制 ・平日のうち週20時間程度勤務してくださることが理想ですが、テスト期間や研究で忙しい期間などは20時間以下でも可能です！お気軽にご相談ください。 ・月に1回、1か月分のシフト希望をご提出いただきます。 勤務可能日：平日（月～金） 勤務可能時間：9:00～21:00 1日4時間～
- 面接予定地
- オンライン面接
- 選考フロー・応募後の流れ
- 書類選考・スキルテスト⇒1次面接⇒最終面接⇒内定 ※スキルテストは省略される場合がございます。
- 応募受付期間
- 2025年5月1日(木) ~ 2025年12月31日(水)
- 実施期間
- 2025年5月16日(金) ~ 2026年1月1日(木)
- 備考
- 長期インターン（3か月以上）の募集になります。 ※本求人は内定直結型の長期インターンとなっております。下記のような方の選考は基本的にお断りしております。 ・すでに卒業後の就職先が決定している方 ・長期休暇のみなど期間限定でのインターンを希望されている方 ・基本的にリモートでの勤務を希望している方
- 【会社概要】 アポロは、主に大手企業をクライアントとして、戦略や業務コンサルティングまで幅広く行うコンサルティングファームです。 特にデータサイエンスやAI、DXを活用したコンサルティングサービスを強みとしており、実益の創出までコミットすることを信念としています。 同時にコンサルティングで得た知見や視点を活かしながら、自社でのプロダクト・サービス開発、新規事業の立ち上げにも積極的に取り組んでいます。 2020年に設立し現在5期目ですが、業績も組織も順調に拡大しています。 現在、50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアがいます。 データサイエンティストは20名以上在籍していますが、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分かれています。 - 数理モデリングに強みを持つチーム - 生成AIに強みを持つチーム - ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム 当社には、様々なバックグラウンドを持つ優秀なデータサイエンティストが在籍しており、データサイエンティストとしてのキャリアに関する相談しやすいです！ ・機械学習や数理最適化の知見や、豊富な業界知識をもつメンバー多数在籍(大手コンサルファーム出身者、物理学博士、・・・) ・一方で、未経験で入社して、第一線で活躍しているデータサイエンティストも多数在籍 これまで参加したインターン生も、当社のインターンを通じて大きく成長しました。 大学や大学院で学ぶデータサイエンスと、ビジネスの現場におけるデータサイエンスの違いを楽しみながら、一緒にたくさんのチャレンジをしていきましょう。チームのみんなも全力でサポートします！ 【お任せしたいお仕事】 本インターンでは主に数理モデリングチームの一員として、業務を行っていただきます。 業務していく中での本人の志向性に合わせて、他チームの業務に携わることも相談可能です！ 【業務内容の例】 - 食品卸売会社に対する、需要予測＋発注最適化アルゴリズムの精度改善 - 青果輸入会社における、需要予測＋「荷回し」業務最適化アルゴリズム構築 - チケットの需要に合わせたダイナミックプライシングモデル構築 - 百貨店の商品推薦アルゴリズム構築 - エネルギー系の時系列予測の予測アルゴリズムの構築・精度改善 - 製造業でのパラメタ最適化アルゴリズム構築 予測や最適化が多く、Kaggleのような楽しさがあります。 また、社会的意義が大きいテーマに取り組むことができる点も魅力です。 【本インターンの魅力・インターンを通じて身につくスキル】 実際の案件に長期で携われる本インターンにおいては、ビジネス的なデータ分析のスキルや、ビジネスの現場で業務効果を挙げられるモデル構築のスキルを学べます。 【サポートについて】 業務を行いながら、分からないことは直接先輩社員から教わります。 インターン生向けに一律の研修などは用意していませんが、分からないことがあれば質問しやすい雰囲気のチームです！ またインターン生1名につき、SV（メンター）が1名つきます。
- 報酬・待遇
- 交通費支給
- 求める経験、スキル、資格など
- ・大学1年生で習う微分積分・線形代数・統計学・アルゴリズムの初歩がわかっている方 ・pythonの利用経験がある方（pandas, polarsのどちらか一方の使用経験があることが望ましい） ・分析に熱中できる方 ・原則出社できる方 - 特に入社後慣れるまでは出社をお願いしています。 - 業務に慣れてきたら、一部リモートワークの活用も可能です。
- 関連する研究キーワード
- 数理最適化 Python アルゴリズム 機械学習 最適化 線形代数 統計学 需要予測 モデル構築 微分積分 Pandas polars
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