新卒・インターン の求人一覧 - アポロ株式会社

【募集背景】 アポロは、データサイエンスとAIを駆使して、企業の課題解決に取り組むスタートアップ企業です。2020年に設立され、現在は50名の優秀なメンバーが在籍しています。 今まで人事領域におけるDX・AI化のテーマも数多く取り扱ってきた中で得たノウハウ・技術力を活かして、顧客に対して更にスピーディに価値提供を行うため、HR領域に特化した子会社「株式会社ハナヒラク」を昨年立ち上げました。 現在ハナヒラクでは、アポロのエンジニアチームと協力し、採用〜配置〜育成〜評価のあらゆる情報を**“スキル”という共通言語で統合し、企業と個人の意思決定を可視化・最適化するプラットフォーム**を開発しています。 この度、本プロダクト開発チームに参加してくれるインターンメンバーを募集することになりました。 【プロダクト概要】 採用〜配置〜育成〜評価のあらゆる情報を“スキル”という共通言語で統合し、企業と個人の意思決定を可視化・最適化するプラットフォーム プロダクトビジョン：スキルデータで、すべての人と組織の成長を可視化し、最適化する 解決する課題： - 定量評価できないことによる＜不公平な評価・昇進＞ - 局所最適・属人的な＜人材配置と育成の非効率＞ - スキルが不明確であるために起こる＜採用のミスマッチ＞ - 自分に合った成長機会を得られない＜個人の機会損失＞ 現在は MVP 構築フェーズで、AIを活用した企業独自のスキル定義とスキル診断ができるβ版のプロダクトを開発しています。 ハナヒラクとアポロで独自開発したスキルオントロジーを軸にしながら - 2025年10月：ToB版 β版リリース（スキル定義・診断機能） - 2026年1月：無料ToC版 公開（セルフスキルチェックサービス） を目指してプロダクト開発を進めています。 【主な業務例】 下記の仕事に対するスキルレベルを鑑みながら担当業務を決めていきます。 また開発のフェーズに合わせて業務内容が推移する場合もございます。 ・ユースケース要件の抽出、スキーマ／オントロジー（RDF/OWL/SHACL 含む）および プロパティグラフ・ナレッジグラフ（知識グラフ）の設計 ・日本語テキスト（履歴書・社内文書・求人）からの スキル抽出パイプライン開発（Python、LLM補助、辞書・正規化、同義語／階層の整備） ・SPARQL／openCypherでの問い合わせ・機能実装、パターン検出・推論設計 ・Neo4j／Ontotext GraphDB／Amazon Neptune 等のデータベース活用 ・生成AIを活用したテストの自動生成と評価システムの構築 【開発のチームメンバー】 ・PM 1名 ・AI エンジニア 2名 (アカデミア/事業会社でナレッジグラフの構築を行う) ・インターン生 2名 　- 1名は博士でナレッジグラフの研究を実施している方で、1名は未経験で参画いただいている学部生です ・その他外部パートナー企業

【募集背景】 アポロは、データサイエンスとAIを駆使して、企業の課題解決に取り組むスタートアップ企業です。2020年に設立され、現在は50名の優秀なメンバーが在籍しています。大手コンサルティングファーム出身者を中心に、データサイエンスや機械学習を専攻した者以外にもC/C++コンパイラやUNIX OSの開発、物理学を専攻など多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まっています。 アポロは、データサイエンスとAIを駆使して、企業の課題解決に取り組むスタートアップ企業です。2020年に設立され、現在は50名の優秀なメンバーが在籍しています。大手コンサルティングファーム出身者を中心に、データサイエンスや機械学習を専攻した者以外にもC/C++コンパイラやUNIX OSの開発、物理学を専攻など多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まっています。 【データサイエンティスト職の特徴】 アポロでは、コンサルタントと共同しながら深く課題に入り込み、AI技術を活用して解決を進めています。またコンサルティングをしながら見つかったクライアントの課題のタネを基に、その課題を解決するためのソリューションを開発し、他の会社にも展開しています。多種多様な業界に対して、特定の技術（統計解析、深層学習、強化学習など）に拘らずに、解決しているのが特徴です。 弊社のデータサイエンティスト職は、あるクライアントの課題を解いて終わりではなく、それを他の会社にソリューションとして展開できるような課題設定、モデル構築、エンジニアリング等を行っています。つまり、クライアントでのビジネス価値を生み出すことと、プロダクト開発の双方に携わっていただきます。 アポロのデータサイエンス職は大きく3つの強みがある人材に分かれています。 ▷データアナリスト ビジネス課題を紐解き、課題に対していかにデータを使うかに強みがある人材（コンサルティング会社出身のメンバーなどに多い） ▷データサイエンススペシャリスト 統計、機械学習、数学などのデータサイエンス知識やモデル開発に強みがある人材（アカデミア出身のメンバーなどに多い） ▷機械学習エンジニア 深層学習などのアルゴリズムとデータサイエンスモデルのプロダクトとの連携、定常運用などに強みがある人材（エンジニア出身のメンバーなどに多い） 個人を上記の職種に明確に分けているわけではありませんが、それぞれの強みや希望に合わせて案件のアサインを行っています。 【プロジェクト事例】 《小売業の広告効果分析ツールの構築》 ▷業種：小売業 ▷目的：ソーシャルネットワークと売上の関係から、広告や営業の効果を把握すること ▷期間：6ヶ月 ソーシャルネットワーク(テキストデータ等)とPOSデータやオンラインショップの購買履歴データを組み合わせて、商品の関係性や売上との相関を把握する分析を行いました。 また、各SNSにおけるインフルエンサーの類似度や、相互の影響の関係を表すモデルを構築し、注力すべきインフルエンサーを把握することもできるようになりました。 現在はソフトウェアエンジニアと連携してAPIの設計や実装を行い、開発したAPIを小売業の企業が広告効果を把握するためのツールとして利用しています。 今後は、開発したツールに加えて広告の効果を把握するための分析レポート（BI）や、推奨広告の提案などを行うことができるように開発を進めています。 ほかにも、航空（レコメンデーション、ダイナミックプライシング）、流通小売（需要予測、在庫最適化）、製薬（営業向けマーケティング支援）、ディベロッパー（顧客分析支援）、人材・人事（動画の採用精度向上、最適人員配置）など様々な案件がございます。 📍上記プロジェクトではインターン生も大活躍してくれています！ 🌸アポロで働くインターン生が書いたTech Blogです！🌸 https://note.com/apollo132/n/n16f2587ee0d4 https://note.com/apollo132/n/n202edc9a513e インターンから新卒社員で入社したメンバーもいます！ 今後は、クライアント企業と下記のようなJoint Ventureを組成して推進するケースも今後増加します。 https://apol.co.jp/orbitics https://www.orbitics.co.jp 【選考ステップ】 （カジュアル面談⇒）書類選考⇒1次面接⇒スキルテスト⇒最終面接⇒内定 📍APOLLO Tech Blog https://note.com/apollo132/m/m6148f4b67ce9

【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。

◆アポロとは？◆ 「コンサルティング＋AIで、社会進化の軌道を描く」 アポロ株式会社は、業界を代表する大手企業をクライアントとし、コンサルティングやデジタル・AI技術を用いた課題解決のためのプロダクト開発を行っています。 そして、ただ課題解決で終わるのではなく、そのプロダクトを他の企業にも展開していくソリューション事業も行っています。 これらを通じ、AIサービスを世の中に加速度的に普及させるスタートアップ企業です。 ただ目の前のクライアントの課題を解決するだけではなく、ハイスピードで多くの企業の課題を解決していきたい。 そんな想いで事業を展開しています。 ◆任せたいお仕事◆ 今回募集するのは、コンサルタントが配属するConsulting Unitの長期インターン生です。 具体的には、以下のような業務を、横断的に行っていただきたいと考えています。 ・プロジェクトマネジメントのサポート - 提案したプロジェクトの進行をサポートします。進捗状況を管理し、顧客や社内チームと連携して課題解決を推進します。 ・調査・分析とレポート作成 - 提案やプロジェクトワークに必要な調査・取りまとめを行います。 - 簡易なデータ分析や資料作りを行います。 まずは現場コンサルタントの指示のもと、実際のプロジェクト業務を通じて一つずつ経験を積み、業務の幅を広げていっていただきたいと考えております。 ◆本ポジションの魅力◆ ・アクセンチュア、デロイト、PwCといった大手外資総合コンサルファーム出身の優秀な社員の下で業務に従事できます。 また、コンサルファーム出身以外にも、起業経験者、大手事業会社の経験を有する優秀なスタッフととも一緒に業務を行う機会を得られます。 ・本やネットでは学べない”リアルな現場”に触れられます。 ・現役コンサルの思考方法を体感できます。 ・実際にコンサルタントのスタッフレイヤーが受けている研修を一緒に受けることで、自分のスキルを高められます。 ・インターン生1人1人にキャリアカウンセラーが付き、定期的なフォローアップを実施します。 ・コンサルタントの他にも、データサイエンティストやエンジニアなど様々な職種のメンバーとの交流ができ、視野を広げることができます。 ◆身につくスキル◆ ・課題解決スキル ・プロジェクトマネジメントスキル ・調査・分析スキル ・資料作成スキル