機械学習やPythonなどでの実装経験を、製造現場の実データを使ったAI開発に生かす学生インターンを募集します。売上数千億〜数兆円規模の企業の検査画像や設備の時系列データなどを対象に、データの理解・前処理、モデル実験、評価、結果の説明まで取り組みます。 【応募に必要な条件】 ・週30時間以上、継続して稼働できること（必須） ・6か月以上、継続して業務に取り組めること（必須） Japan Robotics株式会社は、製造業向けAI事業を立ち上げている創業初期のAIスタートアップです。PM・エンジニアと現場で必要な評価条件や利用方法を考え、検証結果をサービスとプロダクトの立ち上げにつなげています。 【実装・実験の経験を生かして任せたい仕事】 ・顧客の課題とデータの特徴を理解し、前処理とベースラインをつくる ・モデル実験と評価を行い、条件や結果を再現できる形で整理する ・実データの欠損、ばらつき、ラベルの制約を調べ、検証方法を考える ・PM・エンジニアと業務上の評価条件を確認し、実験結果と限界を説明する ・PoC後の導入可能性、運用条件、別案件でも使える手法や実装・評価の部品を整理する 【取り組む検証の例】 検査画像のラベル品質と評価分割を確認したり、設備時系列の異常検知で誤検知と運用コストを比較したりします。精度の数字だけでなく、どの条件で何が分かり、現場で使うために何を確かめる必要があるかを説明する仕事です。 担当テーマは研究分野や経験、案件の状況に応じて決めます。最初の3〜6か月は一つのデータ課題についてベースラインと評価方針をつくり、再現可能な実験と報告を行っていただきます。 【生かせる学び・経験】 機械学習・統計の基礎や、Pythonなどで実装した経験を生かせます。研究、授業、個人開発、インターンや実務で取り組んだテーマについて、使用したデータ、ご自身の実装、評価の工夫をお聞かせください。 Computer Vision、時系列解析、異常検知、研究結果を再現可能なコードと説明にまとめた経験を歓迎します。 【この開発で得られる経験】 欠損やばらつきのある企業データと、現場の評価・運用上の制約を踏まえて、実験と改善を進める経験を積めます。自分の実装と検証が、顧客のどの判断や業務に役立つかまで考え、創業初期のAI事業へつなげられます。 【仕事の進め方】 顧客・チームとの課題や実験結果に関する議論は日本語で行います。必要に応じて国内工場を訪問し、データが生まれる現場や実際の使われ方を理解する機会があります。 【圧倒的な成長を目指す方へ】 実データの理解、前処理、実装、評価、結果の説明を一つのテーマで繰り返します。継続して検証に向き合い、精度の数字と現場での使いやすさの両方を考えることで、再現可能な実験を進め、技術的な判断を説明する力を磨けます。 これまで実装・検証してきたもの、実験で工夫したこと、取り組みたい技術課題について、まずはカジュアルにお話ししましょう。