BIPROGY株式会社（旧社名:日本ユニシス株式会社）
- 従業員数
- 4424人
- 業種
- ソフトウェア・情報処理
- 所在地
- 〒135-8560 東京都江東区豊洲1-1-1
- HP
- https://www.biprogy.com/recruit/
27年就職：インターン・仕事体験
研究開発職
【27卒向け】インターンシップのご案内(総合技術研究所)
- 募集職種
- 研究開発職
- 対象資格
- 2027年修了見込みの方 博士, 博士研究員
- 勤務予定地
- 東京都
- 応募受付期間
- 2025年6月6日(金)~2025年6月29日(日)
- 実施期間
- 2025年8月4日(月)~2025年10月31日(金)
- 【全社的な業務特徴】 BIPROGYでは、金融・製造・流通・社会公共などの幅広い分野のお客様に対して、 経営/ITコンサルティング、およびシステム設計・開発・運用保守までのトータルサービスを提供しております。 特に、銀行の中核システムである勘定系システムや大手航空会社の旅客システムなど、 社会的に大きな責任のあるシステムを構築可能な技術力が弊社の大きな特徴です。 また、近年では、お客様の要望に対して最適なサービスを提供する従来のビジネスだけでなく、 社会変化を先読みし、お客様・パートナーと連携し、デジタルトランスフォーメーションを実現し、 社会課題の解決に貢献するプラットフォーム提供企業へと変革を進めています。 【インターンシップ概要】 当社総合技術研究所は、BIPROGYグループのR&Dの拠点として2006年1月に設立し、 中長期的な競争力の源泉となるグローバル視野での先端技術研究や、 人や社会の課題を解決する、新技術の社会実装に向けた適用実証・実用化を行っています。 当所研究員と一緒に研究テーマを設けて長期間のインターンシップを実施いただくことにより、 研究テーマについて理解を深めていただくとともに、企業研究の実務を体験していただきます。 当研究所の取り組みについての詳細は、下記URLをご参照ください。 https://www.biprogy.com/com/tech/ ●日程：2025年8月1日（金）～10月31日（金） ●開始日（本社）： オリエンテーション（自己紹介、研究紹介など）、当研究所紹介、研究テーマ検討、懇親会 ●インターンシップ期間（リモートワーク）： 週二日を作業日とする研究実施（研究作業、ミーティング） ●最終日（本社）： 研究成果プレゼンテーション、座談会 ※インターンシップ期間中に使用する計算機およびインターネット接続環境は、参加者自身にご用意いただきます。 ◆募集研究テーマ 「量子コンピューティング」と「深層強化学習」の二つの研究テーマで参加募集いたします。 ①量子コンピューティングテーマ「量子アルゴリズムの能力を探る研究」 本インターンシップでは、量子アルゴリズムの現状と見通しを把握することを目的に、 ・列生成法と量子アニーリングを組み合わせた組合せ最適化問題の解法の実装および評価 ・量子アルゴリズムを統一的に理解するための手法の調査 ・誤り耐性量子計算機（FTQC）の実現に必要なマジック状態蒸留の最近の発展の調査 ・ノイズのある中規模の量子（NISQ）デバイスで動かす量子アルゴリズムの論文調査や実装 等を研究テーマ案として考えています。これらに限らず、参加者の希望に沿って、相談してテーマを決めたいと思います。 ②深層強化学習テーマ「深層強化学習を応用した知的システムの研究」 本インターンシップでは、深層強化学習を応用して 知的システムを実現する研究（文献調査・プロトタイプシステム開発など）を行います。 「知的システム」の例としては、自動モデリングシステム（たとえば、２次元の手書きスケッチから ３次元のCADモデルを生成するなど）を想定していますが、それに限定せず、自由な発想を歓迎します。 深層強化学習の手法としては、AlphaZeroやMuZeroに代表されるモデルベース深層強化学習が一例でありますが、 これについても自由に選択してほしいと考えています。 研究内容としては、文献調査以外に可能であればプロトタイプシステムの開発を期待します。 ●参加資格 下記いずれも満たす方 ・27年卒業までに博士号の取得が見込まれる方 ・募集テーマについて基礎的な知識を有している方 ・インターンシップ開始日と最終日に当社本社に来社可能な方 ・当社から参加決定時に提出を依頼する同意書の内容を遵守できる方（同意書の内容は参加決定時にご案内します） ※参加資格を満たさない場合はご応募いただけませんので、あらかじめご了承ください。
- 求める人物像
- 顧客／社会に高い価値を提供できる人財として、下記3つを掲げております。 Honest(素直さ) 内省と改善を繰り返し、物事に真摯に取り組む力 Keep on learning(勉強熱心) 現状に満足せず、自ら学び成長できる力 Respect＆Driving(配慮と推進) 多様な価値観を尊重しつつも、合意まで導く力
- 関連する研究キーワード
- 深層強化学習 組合せ最適化 量子アルゴリズム 量子コンピューティング 知的システム 研究職 自動モデリング