このインターンではユーザーと企業のマッチングを司る Maching チームの一員として、ユーザーの体験価値向上を目的とした推薦システムの開発に取り組んでいただきます。 事業会社における「データサイエンティスト」として、業務を体験してみませんか？ ## インターンの魅力 現状のサービスにある課題の発見・分析 / サービスに与えるインパクト / 施策の効果測定といった仮説から検証までを考え、自分の力で実際のユーザーに価値を届けることができる非常に裁量の大きな就業型のインターンとなっています。 ## このインターンの魅力 - 実サービスにおける 推薦システム の開発に携わることができます - 実在するデータの全てに触れることができます (データは全て BigQuery に格納されています) - 与えられた課題を解くのではなく、自分で考え設計した課題に取り組むことができます - 大きなプロダクトに自分の力でインパクトを与えることができます ## 開発環境 - Python - Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, etc.) - Docker, Kubernetes ## 技術領域 - 情報検索, 推薦システム, 統計学, 機械学習, 自然言語処理 ## 過去のインターンで一緒に取り組んだ事例 - ユーザーの興味を用いた推薦アルゴリズムの改良 　- 背景の理解 / 課題の抽出 / 課題の定義 / 実装 / オフライン検証 を一貫して担当 - 通知量が多すぎることによるユーザー体験の悪化を軽減する 　- 仮説を立てた上で実際の通知の利用率の分析を行い、課題の特定及び改善策の提案 - 異常なデータを特定し対処することによる推薦モデルの改善 　- データの抽出 / 分析 / 施策のブレスト / 改善の実行と評価 - その他、やってみたい企画 / 施策をお待ちしてます！ ## インターン期間 8～9月の期間は満員御礼のため募集を締め切らせていただきます。 10月以降での受け入れのみ、受付をさせていただいております。 - 通期 (10月以降) 原則3週間のインターンとなります。難しい問題に挑戦し、解決していくための期間として設定しています。 ## 実施場所 リモート推奨ですが、希望者はオフィスでの勤務も可能にしています。 ## 選考プロセス 以下のプロセスを想定していますが、人によって回数やフローが多少異なる場合があります。 0. カジュアル面談 (任意) 1. エントリーシート 2. 技術課題 (エントリーシートを確認し、十分な技術力があると判断できる場合はスキップされることがあります) 3. 面接 4. インターン受け入れ ## Matching チームの紹介 - 「Team Wantedly」 が RecSys Challenge 2020 で３位に入賞しました https://www.wantedly.com/companies/wantedly/post_articles/249713 - WWW2020 論文紹介 https://speakerdeck.com/yuya4/deim2020-rrs-wantedly-visit - 会社訪問アプリ「Wantedly Visit」における相互推薦システムの応用事例 / deim2020 https://speakerdeck.com/yuya4/deim2020-rrs-wantedly-visit ## その他資料一覧 - 技術発表資料 https://wantedlyinc.com/ja/presentations - Wantedly Engineer Blog https://www.wantedly.com/stories/s/wantedly_engineers