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企業情報募集情報

28年就職：インターン・仕事体験

AIエンジニア

有償！2026年夏インターン（エンジニアコース）15.AI & Data統括部

所要日数:1ヶ月以上業務体験東京都

▼ 募集条件 ▼ スケジュール ▼ 実施概要

募集職種: AIエンジニア

対象資格: 2028年修了見込みの方学部, 修士, 博士

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 / ナノ・マイクロ科学・応用物理学・量子ビーム科学・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・地球惑星科学・プラズマ科学化学 / 基礎化学・複合化学・材料化学総合生物 / 神経科学・実験動物学・腫瘍学・ゲノム科学・生物資源保全学生物学 / 生物科学・人類学農学 / 基礎生物学・生産環境農学・農芸化学・森林圏科学・水圏応用科学・社会経済農学・農業工学・動物生命科学・境界農学医歯薬学 / 薬学・基礎医学・境界医学・社会医学・内科系臨床医学・外科系臨床医学・歯学・看護学

勤務予定地: 東京都
備考: 楽天クリムゾンハウス（東京都世田谷区玉川１丁目１４−１）

選考フロー・応募後の流れ: 「スカウト承諾」または「応募」をお願いいたします。

応募受付期間: 2026年5月1日(金) ~ 2026年6月25日(木)

実施期間: 2026年9月1日(火) ~ 2026年9月30日(水)
備考: ■その他条件面の補足事項・勤務日程：勤務開始日や終了日、勤務の頻度については、選考合格後、個別に調整させていただきます。ポジションによって週の最低勤務日数、1日の最低勤務時間が異なります。

仕事内容業務体験: 【部署概要】インテリジェントな制御と自動化を通じて無線ネットワークのパフォーマンスを最適化する「rApp」の開発と提供を行います。オープンインターフェース、リアルタイム分析、およびAI/MLを活用したユースケースをサポートしており、多様なO-RAN準拠のネットワーク環境において、rAppの柔軟な展開、迅速なイノベーション、そして効率的なライフサイクル管理を実現します。【ポジション概要】 PyTorch、TensorFlow、LangChain、Hugging Faceを活用し、インテリジェントで自律的なAI製品やrAppを構築・展開します。AWSやGCPといったスケーラブルなクラウドプラットフォーム、PineconeやWeaviateなどのベクトルデータベース、そしてDocker、Kubernetes、MLflowといった最新のMLOpsツールを駆使することで、現実世界の課題を堅牢かつデータ駆動型のシステムへと変革します。【ポジション詳細】・PyTorch LightningおよびJAXを使用し、商用レベルの実社会向けアプリケーションのための機械学習・深層学習モデルの開発、学習、ファインチューニングを行う・ LlamaIndex、Haystack、Semantic Kernelなどの高度なフレームワークを活用し、エージェント型AIワークフローの設計およびオーケストレーションを行う・Qdrant、Milvus、FAISSを活用し、スケーラブルなAPI、ベクトル検索システム、および検索拡張生成（RAG）パイプラインを設計・実装する・プロダクト、データエンジニアリング、DevOpsなどの部門横断的なチームと連携し、システム要件の定義および堅牢な分散型AIソリューションの提供を行う・プロファイリングツール、実験追跡ツール、評価フレームワークを用いて厳格なテスト、デバッグ、パフォーマンス最適化を行い、モデルの効率性と信頼性を確保する・クラウドネイティブなインフラ（AWS、GCP、Azure）、コンテナ化技術（Docker）、およびオーケストレーションプラットフォーム（Kubernetes、Ray Serve）を使用して、AIモデルのデプロイ、サービング、モニタリングを行う・コードベース、パイプライン、実験結果、システムアーキテクチャに関する包括的なドキュメントを整備し、再現性、バージョン管理、および効果的なナレッジ共有を保証する

報酬・待遇: 交通費支給, 宿泊費支給, 報酬あり
備考: ■報酬時給2,000円 ※変更となる可能性がございます。・交通費・宿泊費の支給：会社規定に沿って支給いたします。条件オファー時に詳しくご説明させていただきます。

求める経験、スキル、資格など: 【語学】日本語：ビジネスレベル英語：ビジネスレベル【必須スキル】・Pythonおよび基礎数学（線形代数、確率統計）の強固な基礎知識、ならびにコンピュータサイエンス、AI、またはデータサイエンス領域における学術的なバックグラウンド・PyTorchを用いた機械学習モデルの構築および学習の実務経験・エージェント型AIの概念（LLM、プロンプティング、ツール利用など）の理解、およびシンプルなAI駆動型ワークフローの構築経験・問題解決、デバッグ、継続的な学習を重視する、好奇心旺盛で実験的なマインドセット【歓迎スキル】・JAX、PyTorch Lightning、Transformer系ライブラリ（vLLM、DeepSpeedなど）を用いた、スケーラブルなAIパイプライン構築に関する実用的な知識・モデルのデプロイ、推論の最適化、マネージドMLサービスなど、クラウドネイティブプラットフォーム（AWS、GCP、Azure）における基礎的な経験・エージェントやrApp開発のための、API設計（REST/gRPC）、ベクトル検索システム、および検索拡張生成（RAG）アーキテクチャ（Qdrant、Weaviate、Milvusなどのツールを使用）に関する経験・バージョン管理（Git）、共同開発ワークフロー（CI/CD）の習熟、およびソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスに基づいた、クリーンでモジュール化された本番環境対応コードの作成能力