リモート◎東京大学 松尾研発スタートアップ｜エンジニアインターン

株式会社Unseedは、東京大学 松尾研発スタートアップとして、企業ごとの課題に合わせた「オーダーメイドAI開発」やAIコンサルティングを行っています。

工場で不良品を検知する画像認識AI、生成AIを活用した業務効率化システム、社内情報を検索・活用するRAGシステム、データ分析・予測AIなど、製造・物流・不動産・インフラをはじめとする幅広い業界の課題解決を支援しています。

今回募集するエンジニアインターンには、実際の企業向けAI開発プロジェクトに参画していただきます。

担当する業務は、大きく「AIエンジニア」と「アプリケーションエンジニア」に分かれます。

AIエンジニアでは、Pythonを中心に、機械学習・深層学習モデルの開発、画像認識AIの精度改善、データ分析、生成AI・LLMを活用したシステム開発、RAG構築、モデル評価などを担当します。

アプリケーションエンジニアでは、AIモデルを実際に企業が利用できるシステムへ組み込むため、フロントエンド・バックエンドの設計や実装、API開発などを担当します。

単に決められた仕様を実装するだけではなく、成長に応じて技術選定やシステム設計、顧客課題を踏まえた要件整理にも関わることができます。さらに、技術力やリーダーシップのある方には、開発チームをまとめるプロジェクトマネジメントにも挑戦していただきます。

学生のうちから実際のAI開発案件に入り、自分が開発した技術が企業の課題解決につながるところまで経験できる仕事です。

入社後は、一人ひとりの技術レベルや経験に合わせて担当業務を決定し、実際の企業向けAI開発プロジェクトに参画していただきます。最初から一人で難しい開発を任せるのではなく、先輩エンジニアと同じプロジェクトに入り、コードレビューやフィードバックを受けながら段階的に担当範囲を広げていきます。

主に担当していただくのは、以下のような開発業務です。

【AI・機械学習モデルの開発】

企業が保有するデータや解決したい課題をもとに、機械学習・深層学習モデルの開発を行います。

例えば、工場で撮影された画像から不良品を検知するAIであれば、

・データの確認、前処理
・学習データの作成
・機械学習、深層学習モデルの構築
・モデルの学習
・精度評価
・誤検知、見逃しの原因分析
・モデルや学習方法の改善

などを行い、実際の現場で利用できる精度を目指して改善を繰り返します。

単にモデルを一度学習して終わるのではなく、「なぜ精度が出ないのか」「どのデータを追加すれば改善できるのか」といった仮説を立て、検証していくことも重要な業務です。

【生成AI・LLMを活用した開発】

生成AIを活用した企業向けシステムの開発にも携わっていただきます。

具体的には、

・LLMを利用したアプリケーション開発
・プロンプト設計、改善
・RAGシステムの構築
・社内文書やデータベースとの連携
・生成結果の評価
・精度や回答品質の改善

などを行います。

単にChatGPTなどのAPIを呼び出すだけではなく、企業のデータや業務に合わせて、どのような構成にすれば正確で使いやすいシステムになるかを考えながら開発していきます。

【Webアプリケーション・AIシステムの開発】

AIモデルを実際に企業が利用できる形にするため、アプリケーション開発にも携わります。

案件によって、

・フロントエンド開発
・バックエンド開発
・API設計、実装
・データベースとの連携
・AIモデルとの連携
・クラウド環境への実装
・動作確認、テスト

などを担当します。

AIモデル単体ではなく、「ユーザーが実際に使えるAIシステム」を作るところまで関われることが特徴です。

【技術調査・検証】

案件によっては、まだ社内に確立された方法がない技術課題に取り組むこともあります。

最新の論文やAIモデル、ライブラリなどを調査し、

「この手法を使えば精度を改善できるのではないか」
「このモデルなら処理速度を上げられるのではないか」

と仮説を立て、実装・検証を行います。

最新技術をただ調べるだけではなく、実際の企業案件で使えるかどうかまで検証する経験を積むことができます。

【成長後は設計・要件整理にも挑戦】

開発経験を積んだ後は、決められたタスクを実装するだけではなく、プロジェクトの上流工程にも関わっていただきます。

例えば、

STEP1：先輩エンジニアと一緒に実装・検証を担当
STEP2：担当機能やAIモデルの開発を主体的に進行
STEP3：技術選定やシステム設計にも参加
STEP4：顧客課題を踏まえた要件整理や開発方針の検討を担当

という形で、成長に応じて業務範囲を広げていきます。

また、技術力に加えてリーダーシップやマネジメント力のある方には、タスク管理、メンバーへのレビュー、開発進行など、プロジェクトマネジメントを任せることもあります。

業務は基本的にリモートで進めているため、大学の授業や研究活動とも両立しやすい環境です。Slackでは日常的に技術相談を行うことができ、週に1度はエンジニアメンバーとのオンラインミーティングで、開発状況の共有や技術的な議論を行っています。

学生のうちから、実際の企業課題に対してAIを設計・開発し、現場で利用されるシステムへ落とし込むところまで経験できます。AIを勉強するだけではなく、「AIを使って現実の課題を解決できるエンジニア」を目指せる環境です。