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例：Python, R, SQL, Tableau, PyTorch, Scikit-learnなど

ない場合は、「なし」とご回答ください

1．活用経験のあるプログラミング言語・ツールについてご教示ください

大学での専攻や、特に注力して学んだ分野について

数理統計・機械学習に関する基礎知識やご経験がない場合は、「なし」とご回答ください

2．数理統計・機械学習の基礎知識の有無についてご教示ください

【回答例】
テーマ：
担当役割：
使用した手法：
成果（精度向上率や、学会発表の有無など）：

3．（もしあれば）プロジェクト・研究の実績をご教示ください

例：GitHubのURL、Kaggleのプロフィール、Qiita/Zennの記事、ポートフォリオなど

4．（もしあれば）公開可能なアウトプットについてご共有ください

【アポロ】インターン/データサイエンティスト（数理最適化チーム）

【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。

【ご応募に際しての注意事項】
ご提出いただく書類につきましては、日本語での作成をお願いいたします。

【アポロ】インターン/データサイエンティスト（数理最適化チーム） 応募フォーム

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