株式会社NTTドコモ

通信 / インターネット関連・Web

28年就職:インターン・仕事体験
データサイエンティスト

C6.新しい動画像認識技術の開発とソリューション創出

所要日数:2週間程度 リモート,他1箇所
募集職種
データサイエンティスト
対象資格
2028年修了見込みの方 学部, 修士, 博士, 高専
対象専攻
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
勤務予定地
リモート, 東京都
備考
■受け入れ会社 NTTドコモ ■受入本部(Lev10/1st組織) R&Dイノベーション本部 ■受入部署(Lev30/2nd組織) クロステック開発部 ■受入室/受入部門 複合価値創出開発部門 土日祝日を除く10日間 ・9:00もしくは9:30に始業し、一日あたり平均7.5時間分業務体験をしていただきます。  ※配属先により始業/終業時間が異なる場合があります。 プログラムイメージ Day1 @出社 オリエンテーション・懇親会 Day2 @ 出社 OR リモートワーク 実務体験 Day10 @ 出社 AM:実務体験 PM:成果報告会、クロージング
選考フロー・応募後の流れ
エントリー開始 締切期間 適性検査締切期間 開始:5月27(水) エントリーシート:6月14日(日)23:59迄 適性検査:6月18日(木)23:59迄 【方法】エントリーシートの提出 および 適性検査の実施 参加したいポストを1つ以上選択して、ご応募ください。 今年度より併願制度を開始しました! ※適性検査についてはテストセンターでの受検となります。また、適性検査はエントリーシート提出後の翌11:00から予約可能となるため、エントリー締切から余裕をもって、エントリーシートを提出いただくようにお願いします。適性検査が期限内に予約できないなどの理由での個別対応は致しかねますのでご了承ください。 【併願制度】 ※ハッカソンとの併願は可能ですが、ビジネス創造インターンシップとの併願は不可です。 ※現場受け入れインターシップ内のポスト併願は可能です。 選考日程 書類選考:エントリーいただき次第順次実施 面談選考: 書類選考合格者を対象に、面談形式の選考を実施いたします。  日程:7月8日(水)~7月13日(月)
応募受付期間
2026年5月27日(水) ~ 2026年6月18日(木)
実施期間
2026年8月24日(月) ~ 2026年9月4日(金)
動画像認識技術を活用したデータ分析およびエンジン開発。 (対象領域としては、映像コンテンツ解析やスマートシティなどを想定) 実環境での動画・画像データを利用してデータQuality向上、技術検証、認識精度向上の技術拡張などを行い実用化に向けたFeasibility Studyや技術開発を実施します。 特に,動画等の時系列データの分析や動画・画像以外のデータも活用したマルチモーダル分析技術の開発やユースケースの開拓を行うことができる人材を期待します。 ◆業務紹介動画 https://youtu.be/DUA8j3QAGLw
報酬・待遇
交通費支給, 宿泊費支給, 報酬あり
備考
・弊社規定に則り、交通費・宿泊費(遠方の方で宿泊が必要な方のみ)を支給します。 ・選考やリモートワーク時に必要な通信環境(ネットワーク、デバイス)はご自身でご用意ください。 ・参加した学生の皆さんには、dポイント3万ポイント分を進呈します。
優遇特典
その他
備考
<インターン参加後のフロー> 現場受け入れ型インターンシップにご参加いただいた方は、特別選考でのポスト確約WILLコースへエントリーが可能です ・ポスト単位での初期配属確約を希望される方は、現場受け入れ型インターンシップにエントリーをお願いします。 ・現場受け入れ型インターンにご参加いただいた方のうち、専門性が高く当社の基準を満たすと判断できる場合は「グレード5」での入社となる場合があります。 ・参考:新卒の採用給の引上げについて https://group.ntt/jp/newsrelease/2025/03...
求める経験、スキル、資格など
<必須> ・動画・画像認識を主とした機械学習に関する基礎知識・実装・検証経験があること ・生成AI技術を活用した動画・画像解析に関する基礎知識及び検証経験があること <推奨> 画像認識と他のデータを組み合わせた機械学習の活用スキル、AWS等クラウドの活用スキル、Pythonでのプログラミングスキルがあること
関連する研究キーワード
データ分析 画像認識 機械学習 技術開発 スマートシティ 時系列データ分析 AWS Feasibility Study 認識精度向上 生成AI技術 エンジン開発 映像コンテンツ解析 マルチモーダル分析技術 技術検証 Pythonプログラミング 動画像認識技術 データQuality向上 動画・画像認識 動画・画像解析 動画・画像データ クラウド活用スキル

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