データ分析活用のインターン募集

株式会社Luupは、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティシェア「LUUP（ループ）」を日本各地で展開しています。 街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、LUUPのポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化していきます。LUUPを通して、移動におけるさまざまな問題を解決し、新たな街の未来を創造します。 現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋・広島・仙台・福岡など16都市でサービスを展開しており、2024年10月時点で10,000ポート以上を運営しています。 将来的には、電動マイクロモビリティの普及によるCO2削減と、ご高齢の方も乗ることができる新しい電動モビリティの導入を実現し、すべての人が安全・便利に移動できる持続可能な社会をつくることを目指します。（会社HP：https://luup.sc/ ） 【組織とポジションについて】 Luupのデータアナリストインターンは、COO直下のチームで、実際のビジネス課題に取り組みながらデータ分析を学べる実践的なインターンプログラムです。スタートアップならではのスピード感と裁量ある環境の中で、チームの一員としてリアルな課題解決に取り組みます。 業務は簡単な補助作業だけにとどまらず、実務に近いテーマに主体的に取り組むことができます。また、Luupの経験豊富な正社員アナリストが日々の業務をしっかりサポートするため、未経験の分野でも安心してチャレンジでき、実践を通してスキルを磨いていける環境です。 分析スキルだけでなく、論理的思考力や課題解決力、ビジネスの現場感覚、スタートアップ的な働き方や意思決定の視点も身につくため、将来のキャリアにとって大きな財産となる経験が得られます。 以下のようなキャリアを目指す方に特におすすめです。 ・データアナリスト・データサイエンティストとして活躍したい方 ・コンサルティングなど、論理的思考力や分析力を活かす職種に興味がある方 ・スタートアップで実際の成長フェーズに携わりたい方 ・データを通じて、ビジネスや社会課題の解決に貢献したい方 【業務内容】 以下のような業務を通じて、実務経験を積むことができます。 ・各部署（プロダクト、オペレーション、マーケティングなど）と連携した課題の整理と仮説構築 ・SQLやPythonを用いたデータ抽出・集計・分析 ・スプレッドシートやBIツールを活用したデータの可視化・ダッシュボード作成 ・分析結果のレポーティングと改善提案 ・スキルや関心に応じて、機械学習、Computer Vision、LLMなど高度な分析領域にもチャレンジ可能

【会社概要】 アポロは、主に大手企業をクライアントとして、戦略や業務コンサルティングまで幅広く行うコンサルティングファームです。 特にデータサイエンスやAI、DXを活用したコンサルティングサービスを強みとしており、実益の創出までコミットすることを信念としています。 同時にコンサルティングで得た知見や視点を活かしながら、自社でのプロダクト・サービス開発、新規事業の立ち上げにも積極的に取り組んでいます。 2020年に設立し現在5期目ですが、業績も組織も順調に拡大しています。 現在、50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアがいます。 データサイエンティストは20名以上在籍していますが、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分かれています。 - 数理モデリングに強みを持つチーム - 生成AIに強みを持つチーム - ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム 当社には、様々なバックグラウンドを持つ優秀なデータサイエンティストが在籍しており、データサイエンティストとしてのキャリアに関する相談しやすいです！ ・機械学習や数理最適化の知見や、豊富な業界知識をもつメンバー多数在籍(大手コンサルファーム出身者、物理学博士、・・・) ・一方で、未経験で入社して、第一線で活躍しているデータサイエンティストも多数在籍 これまで参加したインターン生も、当社のインターンを通じて大きく成長しました。 大学や大学院で学ぶデータサイエンスと、ビジネスの現場におけるデータサイエンスの違いを楽しみながら、一緒にたくさんのチャレンジをしていきましょう。チームのみんなも全力でサポートします！ 【お任せしたいお仕事】 本インターンでは主に数理モデリングチームの一員として、業務を行っていただきます。 業務していく中での本人の志向性に合わせて、他チームの業務に携わることも相談可能です！ 【業務内容の例】 - 食品卸売会社に対する、需要予測＋発注最適化アルゴリズムの精度改善 - 青果輸入会社における、需要予測＋「荷回し」業務最適化アルゴリズム構築 - チケットの需要に合わせたダイナミックプライシングモデル構築 - 百貨店の商品推薦アルゴリズム構築 - エネルギー系の時系列予測の予測アルゴリズムの構築・精度改善 - 製造業でのパラメタ最適化アルゴリズム構築 予測や最適化が多く、Kaggleのような楽しさがあります。 また、社会的意義が大きいテーマに取り組むことができる点も魅力です。 【本インターンの魅力・インターンを通じて身につくスキル】 実際の案件に長期で携われる本インターンにおいては、ビジネス的なデータ分析のスキルや、ビジネスの現場で業務効果を挙げられるモデル構築のスキルを学べます。 【サポートについて】 業務を行いながら、分からないことは直接先輩社員から教わります。 インターン生向けに一律の研修などは用意していませんが、分からないことがあれば質問しやすい雰囲気のチームです！ またインターン生1名につき、SV（メンター）が1名つきます。

GEOTRA Activity Data (KDDIの保有するGPS位置情報に機械学習モデルを掛け合わせることにより生成した人流データ)の分析業務（データ拡充、データ分析、構築された分析パイプラインの運用、可視化ツール等を用いた分析結果の可視化等）の設計/実行を担っていただきます。 具体的には以下2つの業務です。 ①GEOTRA Activity Dataの分析 定型的な分析や、現状のフロントエンドシステムからでは実施出来ない分析等について、分析自体の実施、またそれらの可視化方法、パイプライン化、データベース化等について設計・実装をお願いします。 ②分析パイプラインの運用 GEOTRA Activity Dataを作成するシステムの実行をお願いします。システムの実行は、AWSコンソールを操作しながらパラメータを指定の上、実行します。

【MI-6の概要】 私たちは「“マテリアルズ・インフォマティクス”を普及し、研究開発を革新する」をミッションに、マテリアルズ・インフォマティクス（以下MI）によって化学・素材メーカーを中心とする研究開発を支援しています。MI解析ソフトウェア「miHub®」、プロフェッショナル解析サービス「Hands-on MI®」、自律型材料探索ロボットシステム「Lab Automation」の3ソリューションにより、研究者の仮説検証プロセスに貢献します。 【インターンシッププログラムの概要】 応募者様の関心や得意分野に基づき、下記に関連したタスクを設計させていただき、リサーチ/データサイエンティストの業務内容の理解につながるご経験を提供いたします。 1. 材料開発プロジェクトにおけるデータ解析 2. 材料開発に資する解析アルゴリズムの開発・実装 ※インターンシッププログラムの実施期間は、１ヶ月程度を想定しています（進捗に応じて前後あり）。 【選考フロー】 書類選考※→面接（1回） ※履歴書や技術を示す実績（論文など）やスライド、githubのURLなどを添付してください。 【参考情報】 ・採用サイト：https://recruit.mi-6.co.jp/ ・MIプラットフォームmiHub®製品サイト：https://mihub.mi-6.co.jp/ ・MIプラットフォーム大型体験拡張リリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000034072.html

本質を捉えた精度の高い意思決定のために、データ活用は欠かせません。データ基盤は、社員一人ひとりが自由に全社のデータにアクセスし分析する環境を提供します。 弊社はNP後払い、NP掛け払い、atoneなど複数事業を展開しており、各事業ごとにマーケティング、セールス、カスタマーサポート、エンジニアリングなどの複数の領域・チームが存在しています。また、ティール型組織と呼ばれる組織体制をとっており、年次や役職関係なく意見が受け入れられることで全員が主体性を持ちつつ事業成長に日々邁進しています。 社員一人一人が意思決定を行う弊社にとってデータ基盤は会社の要であり、機能や価値を向上し続けることは会社の価値、事業の推進力に大きく直結します。Data Science GroupのData Engineering teamでは、そのデータ基盤の開発・保守・運用を担当しながら、データ分析文化の展開・向上のための施策に取り組んでいます。 ■業務内容具体例 ・事業システムからデータ分析・可視化ツールをつなぐデータパイプラインの新規開発・機能追加・保守運用 ・事業部の分析体験向上のための効率化・高速化などの施策推進 ・Data Science Groupの開発・運用業務の自動化・効率化 ■成長ステップのイメージと、その狙い ・Pull Requestの作成に必要な環境構築 →Data Science Groupの開発環境へのキャッチアップをしてもらう ・データ基盤のレクチャ、AWSやGitHubを使ったデータ基盤構築のハンズオン →データ基盤の概要、目的を把握する → 定期的なミーティング、チャットツールでの質問をしながら、課題を完遂してもらう力を習得する ・課題、issueに取り組んでもらう →全社のデータ分析基盤の価値向上を担当してもらいつつ、本人が大きく成長できる機会を提供する ■得られる経験 ・ビジネスの背景を把握した上で、ベストなデータ分析基盤を設計・開発できる経験 ・Data Engineer teamだけではなく、実際に事業を進めている社員と一緒にプロジェクトを推進する経験 ・自らが開発・運用した基盤が事業推進のきっかけとなる経験・やりがい ・AWSを用いたクラウドインフラ開発経験・スキル ・得たいスキルや経験を自らで考えキャリアをデザインする経験