【早期内定直結 / LLM】AI駆動型開発環境で生成AI×web接客の開発エンジニアインターン

・Python
　-データ処理・機械学習の実装が可能
・Git / GitHub
　-Pull Request ベースの開発フローに沿ったソースコード管理・レビュー対応が可能
・Pythonを用いた分類・回帰モデルの学習・評価の実装経験（研究、授業、個人開発問わず）
・Git/GitHubを用いた個人またはチームでの開発経験
・チームやメンターと連携しながら、リモート下での開発タスクを完遂した経験（研究、授業、個人開発問わず）
・機械学習の基礎理解
　-教師あり／なし学習の違いや活用シーン、分類・回帰アルゴリズム（SVM、決定木、ランダムフォレスト等）の特性、評価指標（Accuracy、Precision、Recall、F1スコア、ROC-AUCなど）に関する理解がある
・自然言語処理（NLP）の基礎〜応用
　-前処理手法（トークナイズ、ストップワード除去等）、特徴量表現（TF-IDF、Word2Vec、BERT等）、主要モデル（n-gram、RNN／LSTM、Transformerなど）および代表的なNLPタスク（分類、感情分析、質問応答等）に関する知識がある
・理論と実装のバランス
　-線形代数・統計・情報理論といった理論的背景の理解があり、Pythonや主要ライブラリ（scikit-learn、spaCy、Transformersなど）を活用する上で必要な知識がある

・Python
　-自然言語処理の実装が可能
・Web開発
　-API設計やDB構築を含む、実用的なWebアプリケーション開発が可能
・SQL / NoSQL
　-複雑なクエリ設計やデータ加工を含む、実用的なデータ処理が可能
・Google Colab / Hugging Face
　-モデル検証・プロンプト設計がスムーズに行える
・LLM／RAG／チャットボットなどNLP領域での研究・開発経験（例：研究テーマ、ゼミ活動、ハッカソン等）
・マルチモーダルAI・音声認識の実装経験
・WebまたはAIプロダクトの実務／長期インターン経験
・社会人エンジニアとの協働経験（例：長期インターン、ゼミ活動等）
・技術発信経験（技術ブログやNotion、論文執筆、発表スライド作成など）
・検索・推薦アルゴリズムの知識
・NLP／機械学習系ライブラリの知識
・開発・クラウド環境に関する知識
・API設計、データベース設計といったバックエンド技術の理解
・統計検定、TOEIC、基本情報技術者などの技術資格を有する

・論理的思考力
　-課題に対して仮説を立て、筋道を立てて検証・実装を進められる
・コミュニケーション力
　-リモート環境下でも、状況や進捗を正直に共有し、相談・報連相ができる
・自走力と主体性
　-自ら課題を見つけ、必要な情報を調べながら試行錯誤し、手を動かして学びを深められる
・探究心・好奇心
　-うまくいかない理由を追求しより良い方法を模索する姿勢
・改善姿勢
　-フィードバックを前向きに受け止め、自分の考えをアップデートする姿勢