【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。

• 生成AIに強みを持つチーム
• 数理モデリング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！

【生成AIチームについて】

アポロの生成AIチームでは、LLM/マルチモーダルモデルを活用して「業務で使える」プロダクト・データ基盤・PoC開発を行っています。

本インターンでは、生成AIエンジニアとして、要件整理からプロトタイピング、評価、改善までを一気通貫で経験できます。

【本インターンの魅力・インターンを通じて得られること】

• 最新のLLM活用（RAG、ツール実行、エージェント設計、評価・改善）を実務で体験できる
• プロダクト開発に近い形で、仕様検討〜実装〜検証まで関われる
• 少数精鋭のチームで、コードレビューや設計レビューを通して成長できる

【業務内容の例】

• 社内/顧客向けのRAGパイプライン構築

（データ前処理、チャンク設計、検索、再ランキング、プロンプト設計）

• LLMアプリの評価設計

（評価データ作成、指標設計、エラー分析、改善サイクルの運用）

• ツール実行・エージェント機能の実装

（関数呼び出し、ワークフロー、権限/安全設計）

• LLMアプリのUI/バックエンド実装

（API設計、ログ/モニタリング、改善のための計測）

• 文章/議事録/FAQ等のナレッジ整備と、検索・回答品質の改善

【使用技術の例】

• Python / TypeScript

• LLM API（例：OpenAI / Anthropic 等）、Embedding、Vector DB、RAG

• Claude Codeなどのコーディングエージェント

• GitHub、クラウド環境（必要に応じて）

【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。

【選考ステップ】

（カジュアル面談⇒）書類選考⇒面接（1回~2回）⇒内定

【必須要件】

• Python などの開発言語を使った開発経験（授業・個人開発・インターン等でOK。ノーコードは不可）

• Git を用いた開発経験（基本的な操作ができる）

• 生成AI/LLM領域への強い興味（自分で触って検証した経験があると望ましい）

• 原則出社できる方

  ー特に最初は業務のキャッチアップのために出社いただくことが前提です。
  ー業務に慣れてきた際には、一部リモートワークしていただくことも可能です。

【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。

• RAG/エージェント/評価（Evals）に関する実装・検証経験

• Webアプリ/APIの開発経験（フロント/バックどちらでも）

• 文章処理・検索・推薦など、情報検索/自然言語処理の基礎知識

• コンペ・OSS・技術ブログ等、継続的なアウトプット