インターン の求人一覧 - 株式会社LegalOn Technologies
ZST-01- AI Engineering Internship
弊社で自然言語処理・機械学習を中心としたAI機能の開発業務を遂行します。
一つまたは複数のタスクに対して、参加者自身のコンピュータサイエンスの知見に基づいた解決を行うことを目指します。
具体的な作業領域としては下記を想定しています。当社と参加者で相談の上、実際のタスクを決定します。
- 自然言語処理:字句解析、構文解析、テキスト生成、意味解析、固有表現や関係性の抽出
- 形式言語、文字列解析、その他アルゴリズム・データ構造
- インフラストラクチャ:DevOps、MLOps
■応募方法
弊社募集ページよりご応募下さい。採用には選考があり、関連分野の知識やプログラミング能力が評価されます。
期間中の受入可能人数には上限があります。必ず参加可能とは限らない点をご容赦下さい。
ZST-02- Software Engineering Internship - 27新卒長期インターン
私たちは、AI分野における高度な技術力と法律・契約の専門知識を兼ね備えたグローバルリーガルAIカンパニーです。
2017年の設立当初から、AIを活用したリーガルAIサービスの開発に注力し、累計ラウンド総額約286億円の達成や、海外展開を加速するべく2022年に米国にグループ会社を設立するなど、驚異的なスピードで成長を続けています。
現在は主力プロダクトとして、「LegalOn: World Leading Legal AI」を提供し、日本国内だけでなく米国と英国でリリースしました。また、複数の新規事業領域にも果敢に挑戦し、2025年1月には事業領域をコーポレート全体に拡大。AIカウンセル 「CorporateOn」をリリースしました。
自然言語処理分野における機械学習アルゴリズムや、大規模言語モデル(LLM)に加え、蓄積された情報を体系的に整理する"リーガルドキュメントグラフ"や自律的に計画・タスクを実行するAIエージェントなどの、AIを積極的に活用した機能を搭載しています。さらに、OpenAI, Inc.と戦略的連携を開始し、リーガルAIのリーダーとして先進的なユーザー体験と高度なソリューションの提供を実現していきます。
▼会社や製品、開発組織について詳しくはこちらをご覧ください!
https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-3e114a8aecfb410a96424e34a0ed8bd6
本インターンでは、当社のエンジニアリングチームの一員として、実際のプロダクト開発に携わっていただきます。
以下いずれかの開発プロジェクトに参画し、機能追加や改善、技術検証などの業務を担当します。短期ではなく長期インターンだからこそ、単なる補助作業ではなく実務レベルの開発業務をお任せします。
※具体的な担当業務は、皆さんのスキル・興味・希望を考慮し、当社と相談の上で柔軟に決定します。「バックエンド開発に集中したい」「フロントエンドにも挑戦したい」「AIを使った開発をしたい」など、面談時にぜひ希望をお聞かせください。
以下は想定される業務例です。
- バックエンド開発:Go・Pythonを用いた機能拡張や新規機能開発、ドキュメント処理コンポーネントの設計・開発
- フロントエンド開発: TypeScript・Reactを用いた新機能のUI/UX実装や既存画面の改善
- AI駆動開発:生成AIを活用し、生産性を向上させるツールや手法の開発
想定配属先
- 10→100フェーズ:「LegalOn: World Leading Legal AI」https://www.legalon-cloud.com/
- 1→10フェーズ:「CorporateOn」https://www.legalon-cloud.com/corporateon
- 0→1フェーズの新規プロダクト(AIエージェント)
- CTO オフィスが主導する「AI-powered Development Center of Excellence (AID CoE)」https://tech.legalforce.co.jp/entry/2025/05/07/115000
■開発環境/使用ツールは以下Notionにまとめています。
https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-f5ebe38a6009428ab0fb1714efd3c90a
■応募方法
本応募フォームよりご応募下さい。ご応募に際して、以下の書類・情報をご提出ください。
- 履歴書
- GitHubアカウントや成果物のURL
- 生成AIの活用に関するご経験
※ 面接は原則2回を予定しております。ご提出いただいた内容や選考状況に応じて、事前課題の実施をお願いする場合がございます。