LAPRASでは、退職率予測アルゴリズム・企業と候補者の最適なマッチング発見アルゴリズムのようなモデル構築・実装を行うエンジニアの学生インターンを募集しています。 ★Point1：80万人のオープンデータ解析に挑戦！ LAPRASではWEB上のSNSデータを中心に「人」に関するデータをクロールして集め、約80万人（2017年7月時点）のデータベースを作りました。 LAPRASのアルゴリズムは、人々の経歴・Twitterのつぶやき・参加イベント情報・GitHubでのコード内容・ブログの記事のデータを解析して、その人の「退職しそうな時期」と「採用成約率が最大化する企業」を予測します。こういったアルゴリズムを、CEO兼人工知能エンジニアの島田とともにモデルの構築から実装まで行ってくれる方を探しています。 ★Point2：AIエンジニアに必要な能力を社長とリードエンジニアが直伝！ 京都大学、エディンバラ大学で人工知能を学んだ社長の島田と、ほぼ1人でLAPRASのシステムを運用しているリードエンジニアのshowwinが、AIエンジニアにとって必要な能力を、実際の業務を通じて教えていきます。 業務はアルゴリズム開発とPythonによる実装がメインになりますが、プログラミング経験があればPythonの経験はなくても構いません。 ★Point3：優秀なインターン同士で切磋琢磨し合う環境 現在、LAPRASには東大生2名、東工大院生1名、慶應生2名などのインターンが働いています。 LAPRASのインターンは、自社サービスの開発はもちろん、週末はオフィスで勉強会を開いたり、一夜でクローラーを自作するなど技術力と学習意欲が高い学生ばかりです。 同年代の高いレベルのエンジニアと働き、エンジニアの技術を高め合うことでより高角度な成長ができると考えています。 エンジニアとして爆発的に成長したい、AIエンジニアにスキルアップして、これからの社会で自分自身の市場価値を高めていきたいという学生の方は、ぜひご応募ください。 ◎業務内容 ・候補者と企業のマッチングアルゴリズムの開発（返信有無・既読有無データ・成約有無を用いたパラメータ学習、など） ・スカウトメールの自動レビュー機能（修正箇所のハイライトが行われたり、実際に修正されたりする）の開発・実装 ・GitHubデータなどを用いた候補者の開発能力スコアリングアルゴリズムの開発・実装 ・候補者のソーシャルデータからの現職退職率の予測アルゴリズムの開発・実装 ・候補者データのプロファイル補完（機械学習で、名前から性別国籍判定や、顔写真から年齢・性別判定など） ・LAPRAS AI LAB上での技術記事の執筆 　※サービスの内容を理解してもらうために、まずはスカウトメールの作成などの一連の業務に携わっていただきます。 ◎開発チームの特長 ・4日に1回くらいのペースでのスピーディなリリース（バージョンアップ） ・bizサイドを含めた社員全員がエンジニア知識を持っている ・bizサイドがステージング環境で新機能テストをしてくれる ・bizサイド・顧客の声を即反映→フィードバック→即反映する開発体制 ・今正しい仮説が1週間後には全く変わっている環境での開発 ◎応募資格 ・Pythonでのプログラミング経験 ・週12時間以上の勤務 ・GitHubアカウントを持っており、何らかのアウトプットをしている ◎歓迎する経験・スキル ・PRMLを読んだ経験 ・自然言語処理の理論的知識・実装力 ・機械学習の理論的知識・実装力 ・データ解析・統計の理論的知識・実装力 ・Pythonでの開発経験 ・WEBアプリケーション開発経験 ・自らアプリをリリースした経験 ・エンジニアインターンの業務経験