ABEJAについて

会社概要

ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しているスタートアップです。

事業領域

トランスフォーメーション領域  ：製造・物流・インフラをはじめとするあらゆる業界において、クライアントのDX戦略策定・新規事業計画策定・アセスメント・PoCの実施・PoC済のAIの実装など、一気通貫したAIの導入・活用支援を行っています。

オペレーション領域 ：ABEJA Platform上に構築した様々なシステムを汎用的な仕組み・サービスとして提供しています。

プラットフォーム領域 ：DXの実行に必要な、データの生成・収集・加工・分析、AIモデリングまでのプロセスを提供し、継続的、安定的な運用を行う、ソフトウェア群を開発しています。

ABEJAの会社や事業に関する説明は、下記リンクも併せてご確認ください。

▶ 会社紹介資料 ▶ 採用サイト

▶ テクプレたちの日常 by ABEJA(公式note) ▶ ABEJA Tech Blog

メンバー出身企業（一部抜粋）

A.T.カーニー / DeNA / GMOインターネット / J.P. Morgan / KDDI / NEC / NTTコミュニケーションズ / NTTドコモ / PwCコンサルティング / SoftBank Robotics / アクセンチュア / ダイキン / デロイトトーマツコンサルティング / トヨタ自動車 / ボストン コンサルティング グループ / ミクシィ / メルカリ / ヤフー / リクルート / レバレジーズ / ワークスアプリケーションズ / 三菱電機 / 東芝 / 日本サムスン / 日立製作所 / 野村證券

インターン概要

インターン内容

ABEJAのクライアントを想定し、実際の要望に対して何が必要かを考えていただき、その機能をメンターからフィードバックをもらいながら実装していただきます。
扱いたいテーマについては、将来の人生目標や目指したい姿に合わせて一人一人のオリジナルコンテンツを設計します。

実施日程

2024年9-10月(2-3週間程度を予定)
※個人のご都合に合わせ、実施期間は自由にカスタマイズ可能ですので、まずはご希望をお聞かせください。
　例）・1カ月間、3日/週、4時間/日 程度
　　　・2週間の集中インターン　　　　　　等

テーマ例

• 機械学習／深層学習の活用範囲を広げるための研究・プロトタイプ開発
  •  Unsupervised learning / Semi-supervised learning / Domain Adaptation
  • Few-shot learning
• 教師データ作成の効率化に関する研究・プロトタイプ開発
  • Active Learning
  • Human-in-the-loop
• コンピュータビジョンに関する研究・プロトタイプ開発
  • Object Detection
  • Segmentation
  • Action Recogunition
  • Person Re-identification
  • Face Recogunition
• 機械学習等の性能最適化に関する研究・技術調査・プロトタイプ開発
  • NAS
• フロントエンド開発
  • 機械学習のための情報可視化ツールやアノテーションツール開発など
  • 機械学習のための情報可視化ツール・フロントエンドの開発など
  • 小売経営にインパクトするダッシュボード開発

また上記以外のテーマの持ち込みも歓迎しており、自身でテーマ設定をして、研究・開発を進めたい熱意のある方をお待ちしております。

過去のインターン例：

• 学生/社会人エンジニアインターンの心構え
• 1年半のソフトウェアエンジニア長期インターンで出会ったオススメ本をたくさん紹介します
• ABEJA Internship Report/Smith College Maria
• インターン体験談:自分の正しい道を探して/京都大学工学部G.K
• インターン体験談:高専時代の研究が紡ぐ、リサーチャーとしての成功体験
• インターン体験談：起業を経て、ゼロから飛び込んだABEJAでの2週間

参考技術

技術一覧
※これら全てを使える必要はありませんのでご安心ください

 募集要項

必須要件

• 2025年9月から2026年3月末までに大学院・大学・高等専門学校（高専）を修了/卒業見込みの方
• コンピュータサイエンスに関する基礎知識（データ構造・アルゴリズム）
• プログラミング経験（研究・趣味・独学等で何かしらの制作経験を想定）

歓迎要件

• データサイエンティストとして機械学習モデルの実装に興味がある
• 機械学習関連の会議における口頭発表の経験
• 機械学習関連の国際会議における論文採録の経験
• Kaggleなどのデータ分析コンペティションでの実績
• インターン、アルバイトでの実務開発経験

選考フロー

カジュアル面談→技術課題→面接→採用