27年 インターン・仕事体験
＜早期選考直結！＞ 生成AIで社会課題に挑む！AIエンジニア・データサイエンティスト向け カジュアル面談 @オンライン
- データサイエンティスト
- 2025年9月11日(木) ~ 2025年11月30日(日)
- 東京都
- 2025年12月31日(水) 締め切り
株式会社HataLuck and Person
書類選考免除選考なし(参加確約)
株式会社HataLuck and Person
- 従業員数
- 46人
- 業種
- ソフトウェア・情報処理 / インターネット関連・Web / 通信
- 所在地
- 東京都中央区日本橋富沢町9-4 THE E.A.S.T. 4階
- HP
- https://corp.hataluck.com
27年就職：インターン・仕事体験
AIエンジニア
＜早期選考直結！＞ 生成AIで社会課題に挑む！AIエンジニア向け カジュアル面談 @オンライン
- 募集職種
- AIエンジニア
- 対象資格
- 2027年修了見込みの方 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 / 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 環境学 / 環境解析学・環境保全学・環境創成学 社会科学 / 社会学
- 勤務予定地
- 東京都
- 備考
- 株式会社HataLuck and Person 本社 〒103-0006 東京都中央区日本橋富沢町9-4 THE E.A.S.T. 日本橋富沢町4階
- 選考フロー・応募後の流れ
- 応募後こちらからメールをお送りいたしますので日程調整をして参加となります。 ※このインターンの参加には選考はありません。
- 応募受付期間
- 2025年10月1日(水) ~ 2025年12月31日(水)
- 実施期間
- 2025年9月11日(木) ~ 2025年12月31日(水)
- ★HATALUCKの社員と気軽にカジュアル面談でお話をしませんか？ 「大手を志望しているんだけれど、スタートアップの話も聞いてみたい」 「「働きがい」をデータで科学するってどういうこと？」 「どんな社員が多いの？」 など、気になることを気軽に聞いていただける場をご用意しました！ HATALUCKは「選考」ではなく「相互理解」、「スキル調達」ではなく「仲間集め」をモットーに採用活動を行っています。 そのため、私たちは学生の皆様と対話をする機会を大切にしています。 カジュアル面談は、皆様のご興味のありそうなことや気になることをお伺いしながら進めますので お気軽にご参加ください。 ＜参加条件＞ ・27卒の方 ・データサイエンティストまたはAIエンジニアのキャリアにご興味がある方 ・新規事業開発にご興味がある方 ※はたLuck AIについてnoteで発信していますのでぜひご覧ください！ https://note.com/hataluck9681/m/m785e4ac... ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ■カジュアル面談の詳細 時間：1時間程度 場所：オンライン 服装：私服可 ＊社員は私服で参加することが多いです 担当：HATALUCK人事 が中心です（現場社員の話を聞きたい場合は「座談会」にご参加ください！） 参加方法： 募集への「ご応募」もしくはメッセージの承諾後に日程調整ようの予約URLをメッセージにてお送りいたします。 内容： ・どんなデータを取り扱っているのか ・データをどのように活用して、お客様にどんな価値を提供しているか ・新規事業で何をしているのか ・AIをどのようにサービスに載せて社会実装しようとしているのか ・活用したお客様からの評価 など、HATALUCKの新規事業やサービスについてご説明をしながら、皆さんの質問にもお答えするカジュアルな場です。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ エントリー、心よりお待ちしています！ 以下、HATALUCKのことを詳しくお伝えいたします。 【HATALUCKは何をやっているか】 私たちが開発・提供しているはたLuckは、自社開発している業務効率化やエンゲージメント向上のためのアプリを中心に、さまざまな仕事の行動データ（育成、職場マネジメント、業務指示、マニュアルの閲覧状況や店舗への貢献度合い等）とアンケートによって職場の状態や課題を可視化しています。 今回新卒で募集しているポジションでは、これらの取得したデータを活用し、業務の代行・補助や職場の従業員の働きがいを可視化し、エンゲージメント向上することが他の業務指標へ与える影響の評価やエンゲージメントが高い職場の特徴分析、エンゲージメント向上のためのAI活用の効果測定などに携わっていただきたいと考えています。 【募集している新卒の具体的な業務内容】 HATALUCKのデータサイエンティスト・AIエンジニアとして、 以下のような業務を通じて「働きがい」という未踏領域をデータで解き明かし、事業成長と社会貢献を推進していただきます。 ■「働きがい」のモデル化という未踏の領域 感情・動機・満足といった、従来AIが不得手とされてきた主観的変数を、サーベイ設計、A/Bテスト、職場改善介入といった 学術と現場の橋渡し的検証手法を通じて可視化・再現する価値創造の業務に携われます 。 まさに未踏のデータ領域において、人々の行動変容をデータで解き明かす最先端の経験を積むことができます 。 ■現場直結・高速フィードバックの分析環境 HATALUCKの主力である《はたLuckシリーズ》は、20,000以上の現場店舗・施設に導入されており、 その分析結果や提案は、即座にユーザー行動や定量指標に反映され、大きな価値を提供できます。 例えば、コミュニケーション設計の微調整がシフト調整時間の短縮や離職率の低下に繋がるなど 、自身の分析が人々の心を動かし、社会を変えるダイレクトな実感を日々得られます 。 「週次改善→翌週行動変化」という高速PDCAを回せる環境です ！！ ■データを通じた「問いの再定義」とキャリア形成 日々の業務は、「なぜその人は働きがいを感じないのか？」「どうすれば現場が動くか？」といった深い問いをデータで探求し、 問いそのものの再設計能力（メタ設計）を実務で習得する機会となります 。 将来的には、ビジネス思考と技術設計の"越境力"が自然に鍛えられ、 経営・組織・社会課題の文脈でAIを戦略設計できるAIコンサルタントや、HR×SaaS領域の製品企画に関わるなど、多様なキャリアパスを描くことができます ！ 【ポジションの魅力】 「働きがい」や「ワークエンゲージメント」といった、まだ定量化が不十分な領域において、それらをどうデータ化し、どの因子が向上に寄与するか、またそれが企業や従業員にどのような影響をもたらすのかを明らかにする取り組みは、非常に挑戦的でありながら知的好奇心を刺激される仕事です。 自社サービスに直接関わる分析であるため、分析結果がすぐに現場やプロダクトに反映され、実際の社会実装につながります。サービス業という日本の中心産業において、データ分析を通じて多くの従業員や企業の幸福に貢献できることは、非常にやりがいがあり、効力感のある仕事です。 さらに、顧客やサービス提供者との距離が近いため、生の声を直接聞きながらより的確な分析を行うことが可能です。現場の変化を自分の成果として実感でき、自分自身の働きがいにもつながる環境がここにはあります。
- 求める人物像
- ・社会貢献意欲の高い方: 自身のデータ分析や提案が、どのように社会課題解決に直結するか話を聞いてみたい方 ・「なぜそうなるのか」「何を問いたいか」を深く構造的に問い直し、データを通じて本質的な課題を発見する仕事に興味がある方 ・人間理解への強い関心: データだけでなく、人々の感情、動機、行動背景といったヒューマンファクターに興味を持っている方 ・自身の分析や提案がプロダクトにすぐに反映され、ユーザーの反応や定量的な変化を直接確認しながら改善サイクルがビジネスでどのように行われているか気になる方 ・越境的なキャリア志向を持つ方: 技術だけでなく、人文科学やビジネスの視点も持ち合わせ、将来的にはAIコンサルタントや新規事業企画など、多様なキャリアパスを描きたい方 。
- 優遇特典
- 選考なし(参加確約), 書類選考免除
- 求める経験、スキル、資格など
- 【必須スキル】 ・統計解析・機械学習の基礎知識: 統計的仮説検定、回帰分析、分類、クラスタリングなど、基本的な統計解析手法や機械学習アルゴリズムの理解 。 ・データ処理・分析の経験: SQLによるデータ抽出や加工、PythonやRなどを用いたデータの前処理、集計、分析や可視化等の経験 。 ・評価指標の設計・運用: 精度、再現率、F値などの評価指標を目的別に使い分け、A/Bテストやベンチマーク比較設計ができる方 。 【歓迎スキル】 ・生成AIの基礎概念理解: トークン、ベクトル、類似度など、生成AIに関する基本的な概念を理解し、複数の生成AIツールの特徴や違いを説明できること ・因果推論の経験: 介入効果の推定など、因果推論の知識と経験 。 ・大規模データ基盤の知識: データレイク、データウェアハウス、DWHなどに関する基礎知識 。 ・生成AIプロダクトへの理解: プロンプト構造の理解や、生成AIアプリケーション開発経験 。 ・論文調査力・知の更新習慣: arXivなどで最新の研究動向を追い、技術や応用の知識を継続的に更新できる方 。 ・修士課程での研究経験: モデル原理や限界の体系的理解（Transformerアーキテクチャ、Attention機構、RAGなど） 。
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