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【締切済】2024年データサイエンティスト夏期インターンシップ募集

2024年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。

2024年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。

Insight Techのインターンシップの特徴

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
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

不満データ

Insight Techでは、不満買取センターを通じて、2024年6月現在、4,400万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。

不満データの分析を行うプラットフォームである不満ファインダーを提供し、企業の商品改善、新規開発につなげていただいています。

期間

2024年8月下旬〜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。

勤務場所

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。

待遇

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。

募集人数

1名程度の見込み

応募方法

以下のGoogleフォームよりご応募ください。

株式会社Insight Tech 2024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。
※ 7月下旬頃まで応募を受け付ける予定ですが、充足次第応募を締め切る場合もありますのでご了承ください。

応募資格 / 実施テーマ

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

テーマ例

下記にあげているテーマ例は、いずれも不満買取センターに集まる声を解析するためのツール「不満ファインダー」への導入を目指したテーマを想定しています。

1. LLMを用いた不満ファインダー解析結果の読み解き支援の試行、検証

弊社が展開する「不満ファインダー」上では、不満の声をもとにしたさまざまな解析結果を確認することが可能です。時系列での推移や意見のボリュームに応じたトピックのプロット等、いろいろなグラフをできるだけ見やすいように出力しているのですが、一方でグラフをどう解釈したら良いかわからないといった声をいただいているのも確かです。
このテーマでは、「不満ファインダー」上で得られるさまざまな解析結果をもとに、LLMを用いて解析結果を咀嚼することで、ユーザに対して読み解き支援を行うことを目指した実験、検証を行います。既存のLLMを利用することを想定し、LLMの構築を実施することは想定していません。

2. LLMを用いた不満ファインダーにおける辞書作成支援の試行、検証

「不満ファインダー」上ではユーザ自身が分析したい軸に沿った辞書を構築することが可能です。この辞書によって、ユーザによる分析のカスタマイズを実現していますが、一方でユーザによってはどのような辞書を構築すれば自分のしたい分析ができるのか言語化ができない、といった悩みの声もいただいています。
このテーマでは、「不満ファインダー」上でユーザが辞書を構築するうえで、どのような辞書を構築するかを壁打ち的に相談、あるいはサジェストしてくれるような機能をLLMで実現することを目指して実験、検証を行います。既存のLLMを利用することを想定し、LLMの構築を実施することは想定していません。