E24.【インターンシップ】AIエンジニア（自然言語・音声処理・画像処理）

■ 会社概要 IVRyは「最高の技術を、すべての企業に」をミッションに、最短5分・月額2,980円から利用できる対話型音声AI SaaSを開発・運営している会社です。 ▼【30億円調達】 日本のAI活用を加速させる。IVRyの挑戦。 https://note.com/ryogaskywalker/n/nbaeaae36627e?magazine_key=m78bac4da7efd リリースから約4年半で、業種や都道府県を問わず、累計25,000を超えるアカウントから導入/累計着電数3,500万件を突破するなど、日々成長を続けています。 2024年5月までに累計49.5億円の資金調達を完了しており、人手不足が課題のすべての企業に対して、「電話」を起点としてAIプロダクトの提供と、日本の労働生産性を加速させていくために、事業も組織も急成長しています。 さまざまなポジションで仲間を募集しています。まずはカジュアルに会社のことを知りたい、どのようなポジションがあるか話を聞いてみたい、今すぐ選考に進みたいなど、ご希望に応じて調整させていただきます。下部の応募フォームからのお申し込みをお待ちしております！ ▼音声AIの未来を切りひらく「対話型音声AI SaaS」とは？ https://note.com/ryogaskywalker/n/nc17e554efa73 ■ 職務内容 大規模言語モデルなどの機械学習モデルを活用し、独自データからの知識抽出や電話自動応答に活用できる様々な仕組みを開発します。アノテーション設計・モデル開発・運用・改善まで幅広い業務をおまかせします。 IVRyでは許諾を頂いたデータを自社で蓄積しているため、他社にはない分量の大規模データを扱ったモデル開発を経験できます。 計算環境についても必要に応じてご用意いたします。 - 音声処理: 音声合成、ASR、 話者分離、音声変換、ノイズ除去…etc - NLP: テキスト分類、対話、固有表現抽出、要約、質問応答…etc - 画像処理: OCR精度改善、文書理解、画像傾き補正…etc ※テックブログ：https://zenn.dev/p/ivry ＜仕事の進め方＞ - インターン開始時に選んだテーマに関して特定の期間で取り組んでいただきます。 - 場合によってはエンジニア以外のメンバーとソリューションを検討していくような場面も体験できます。 ＜開発環境＞ - 言語： Python - ツール： GitHub, GitHub Actions, Slack, Notion ＜業務の期間＞ 1ヶ月〜 ■ このポジションの魅力 ＜得られるノウハウ＞ - UXを考慮した機能開発 - 大規模な自社データを用いた独自モデル開発 - 最新のモデルを利用したサービス開発経験 ＜得られる体験＞ - チャレンジを奨励する企業文化であるため、最先端のLLMモデルを実プロダクトに活用することが可能です。 - 開発で成果がでることで実サービスに適応され、ユーザーからのフィードバックを得ることができます。先日リリースされたAI解析ダッシュボードはインターンの成果からプロダクトへとつながった事例になります。 　- 対話型音声AI SaaSのIVRy（アイブリー）、月1万円で通話データのAI解析を可能にする新機能「AI解析ダッシュボード」を提供開始 　　- https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000161.000056805.html - 急成長スタートアップで働く経験を得ることができます。下記記事を参照ください。 　- 急成⻑スタートアップで働くことで得られるもの / 株式会社IVRy（社内LT会） 　　- https://speakerdeck.com/miyashino/ivry-internal-lightning-talk-20241025 - 開発だけでなく、デザイナー・セールスなど、幅広い分野のメンバーと会話しながら開発をすすめることができるためAIモデル開発に閉じない、多面的な視野を培うことができます。 ＜仕事の醍醐味＞ - インターンにてある程度の成果が出ればブログなどで外部発信することで自身の市場価値を高めることができます。 - Webを通じた音声UXには未だ十分なデファクトスタンダードが無いといえるため、業界的にも新しいチャレンジが多くあります。 - 営業・マーケといったプロダクト以外の職種との距離感も近く、クライアントやマーケットのことを解像度高く身近に感じながら業務に臨むことができます。 - 新しいインサイトやソリューションが新商品としての提供に直結することも多々あり、ユーザの課題解決や会社の売上に貢献している実感が得やすいです。

- 在学中で2026年以降卒業見込の方 - Pythonで機械学習や深層学習のモデルを作成し評価したことがある方、LLMのプロンプトの評価をしたことがある方 ※選考フロー ▼ 書類選考 ▼ 選考面談（1~2回程度実施・コーディングテスト含む） ※選考開始から内定まで2週間程度を想定しています。

- チーム開発の経験 - Pull Request等によるコードレビュー（相互）の経験 - 学会での発表経験、関連分野の修士・博士課程在籍中 - パプリッククラウドの利用経験 - Kaggleへの参加経験

- 目標に向けて自ら手を動かしながら愚直に取り組める方 - チームワークを大切にする方 - 課題発見に優れている方 - 他者やシステムに対して主体的に関わる方 - 専門外のことにも積極的に挑戦する方 - 柔軟な姿勢・マインドをお持ちの方 - 自分自身のみならず、周囲に影響ある課題やタスクの把握と管理ができる方