【締切済】 2022年 データサイエンティスト 夏期インターンシップ募集

2022夏のインターンのお申込みは締め切りました。
たくさんのご応募ありがとうございました。

不満買取センターを運営しているInsight Techでは、機械学習 / 自然言語処理に特化したインターンを募集しています。

スタートアップ企業の生の雰囲気を体験可能

• Insight Techは社員数が30人規模の小さい企業です
• 今年はオンラインでの実施を想定していますので、雰囲気自体は感じにくいかもしれませんが、報告会等社員とやりとりする場も設ける予定です

実務レベルの自然言語処理技術を体験可能

• Insight Techは実務の至るところで自然言語処理を導入しています
• 「ビジネス価値がある自然言語処理」を知ることができます

インターン期間の結果次第では、論文執筆をしたり、OSSとして公開が可能

昨年、一昨年のインターンへのインタビュー記事もありますのでご参照ください

• ビジネスとしての自然言語処理経験を積みたい
• 自然言語処理技術がビジネスにどう活かせるのか肌で感じたい
• 企業にとってどんな技術が有用なのか学びたい

Insight Techでは、不満買取センターを通じて、2022年6月現在、3,300万件以上の不満データを収集しています。
ユーザの不満だけを収集したデータは、他にはないものであり、非常に面白いデータです。
また、各ユーザの性年代や居住都道府県などの属性情報も付与されています。

2022年8月〜9月
※ 参加者の予定、希望により調整が可能です。
※ これ以外の期間におけるインターンシップも可能ですので、希望があればご相談ください。

特別な希望がない限りはオンラインでの実施を想定しています。

時給: 1,300円
勤務時間: 原則として1日8時間・週5日（土日祝日を除く）
※ 参加者の予定を考慮してスケジュールの調整が可能です。

以下のGoogleフォームよりご応募ください。

株式会社Insight Tech 2022夏期インターンへの参加希望申込フォーム

送信いただいた情報はインターンの選考にのみ利用し、その他の目的には一切利用しません。
※ 2022夏のインターンのお申込みは締め切りました。たくさんのご応募ありがとうございました。

Insight Techでは複数のインターンシップテーマを用意しています。
この他のテーマも相談に応じますので、お気軽にお問い合わせください。
不満データを使うことでこういうことができるんじゃないか、こういうことをやりたい、といった提案も歓迎します。

テーマによって、求めるスキル・応募資格は若干異なりますが、共通する応募資格は次の通りです。

作業に使うPCを自分で用意できること

• Windows, Mac, Unix問いません

UNIX系システムの利用経験があること

• ログイン、ファイル操作等で十分です

Python利用に親しみがあること

• 「言語処理100本ノック 2020」の課題をPythonで記述できる程度
• 4章までは必須で、5章以降の記述経験もあるとよりよいです

注目不満の検出方法検討

• 不満買取センターには日々多くの不満が投稿されています。投稿される不満は、時期によって多く出てくる不満や、他にないユニークな不満等さまざまです。その中で、今週はこういったトピックが注目されている、あるいはこういったトピックは他にないので注目すべき、といった特徴的な、ある意味で注目すべき不満を検出することは、不満を分析するユーザにとっては有用な情報となります。
• このテーマでは、まずは週単位でどういった不満が注目不満として検出されると望ましいかの検討から実施し、その検出がどういった方法で実現可能かを探索していきます。時間に余裕があれば、その検出を実現するためのAPIの構築までを見込んでいます。

ユーザ単位でのクラスタリングの試行

• 不満買取センターにはさまざまなユーザから日々投稿が集まってきます。その中で、こういう種類の不満はどういったユーザの言及が多いのかを知ることはマーケティング観点で重要な示唆となります。ユーザの切り口としては、例えばカテゴリ別の投稿状況や発言しているトピック内容、あるいは文体等が想定されます。
• このテーマでは、これらの切り口に沿ったクラスタリング（あるいは分類）実験を実施します。時間に余裕があれば、クラスタごとの不満投稿の差異の検証やユーザクラスタリングを行うAPIの構築までを見込んでいます。

不満を読み解く補助情報の可視化方法検討

• 不満買取センターに寄せられる投稿には、わかりづらいといった不便さを伝える声や、こうなってほしいといった改善要望、あるいは純粋な不快感を示す声など、一口に不満と言ってもさまざまな声が集まっています。不満を群として見ることも有用な一方で、1つ1つのユニークな不満を見ることも重要となることがあります。そういったユニークな不満を見つけ、どこが要望を示しているのか、どこがユニークなのかを可視化して見せることは不満を紐解くユーザにとっては有用な情報です。
• このテーマでは、どういった情報が可視化されると不満を分析するユーザにとって有用かを模索し、その可視化がどういった方法で実現可能かを検討していきます。時間に余裕があれば、その可視化を実現するためのAPIの構築までを見込んでいます。

その他、インターンシップに関するご質問等があれば、以下のメールアドレスまでご連絡ください。
data-service@insight-tech.co.jp