LeapMind株式会社 インターンの求人一覧
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2020年、LeapMindでサマーインターンをしませんか？
2020年の夏、LeapMindで技術インターンをしたい、deep learningに興味のある学生を募集します！ LeapMindは、意欲的な学生の方々を対象に、サマーインターンを募集します。LeapMindは、深層学習を世の中のあらゆるモノに実装し、より便利で豊かな社会を実現することを目指し、低ビットのコンパクトなニューラルネットを作成するオープンソースソフトウェアBlueoilの開発や、超低消費電力AI推論アクセラレータIP「Efficiera™」の開発を進めています。Blueoil開発、プロセッサ設計、その他のプロジェクトに参加し、先端技術を社会に届ける一端になってみませんか。 プロジェクトの例 例えば以下のようなプロジェクトがあります。プロジェクトにより、技術的な難易度や取り組む範囲は様々です。 Blueoil (OSS)の開発 1. コンパイラの最適化（グラフ分割、メモリ割り当てなど） 必要なスキル：C ++、アルゴリズムとデータ構造の深い知識（例：AtCoder 2200+） 2. Blueoilを使用して、バイナリ量子化された表情認識モデルを構築する 3. Blueoilを使用して軽量のキーポイント検出モデルを構築する 必要なスキル：Pythonの基礎、CSの知識（学部レベル） 4. Blueoilを使用して軽量のキーポイント検出モデルを構築する 5. データをトレーニングせずに知識を抽出します。失敗した場合は、小さなトレーニングデータを使用します 必要なスキル：Pythonの基礎、CSの知識（学部レベル）、ディープラーニング 機械学習・深層学習の手法・モデル開発 6. 画像/動画の異常検出モデルを実装する 7. オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、ポーズ推定などのタスクにCNNを実装します。 必要なスキル：Pythonの基本、機械学習の基本 インフラストラクチャー 8. kubeflowシステムを構築し、Blueoil、PyTorchワークフローを実装する 必要なスキル：Kubernetes、Docker、Linux 歓迎スキル： Tensorflow / Pytorch 応募要件 全プロジェクトで共通して次の要件を備えている必要があります。プロジェクトによって、遂行のために必要とされるスキルは異なりますが、スキルレベルに合わせたプロジェクトに従事することが可能です。 深層学習とその応用への強い関心と行動力を併せ持っている学生 日本語もしくは英語でのコミュニケーション能力 勤務条件 インターン期間：2020年8月中旬〜2020年9月下旬 開始、終了の日付は各人のスケジュールを考慮して決定 原則として1ヶ月以上継続できる方 勤務日：原則月曜から金曜までのフルタイム 学業や休暇などで出社できない日時が生じても問題ありません 勤務時間：1日8時間 時給：1300円以上で審査結果とインターンで取り組む内容とを勘案して決定（過去実績では3000円の事例あり） 交通費：支給（上限あり） 遠隔地からインターン参加する場合の宿泊補助：支給（上限あり） 場所：東京本社（東京都渋谷区円山町28-1）（条件に応じてフルリモート可能） 応募情報 提出物 レジュメ（2ページ以下） 自己アピール書類（実現したい技術やスキルが分かるもの。例えば、これまでに取り組んだプロジェクトの概要、論文や学会発表のリスト、ブログ、GitHub、AtCoder ID,成績表など） 応募受付期間 応募期間 ：2020年06月04日（木）〜2020年8月3日（月）15時締め切り 結果通知期限：2020年8月7日（金） 選考プロセス 書類選考 → コーディングテスト（オンライン） → エンジニア面談（オンサイト or オンライン）・プロジェクトマッチング → 内定 AtCoderにてランクA（青色）以上の方は1回目のコーディングテストを免除しています フローは変更する場合があります 遠方の方はオンライン面談が可能です 続きを見る
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Want to be a summer intern at LeapMind in 2020?
We are looking for students who are interested in deep learning and LeapMind's summer internship! Notice for international students: You can apply to the "LeapMind Summer Internship Program" if you’ve already had an eligible visa to work as an intern in Japan this summer. For your information, we also provide a regular internship program, which is open all year round. If you are interested, please check here. LeapMind is looking for motivated students for the summer internship program. At LeapMind, we aim to implement deep learning in every object and to bring into reality a more convenient and enrich people’s lives. To complete this mission, we have developed open-source software Blueoil for creating low-bit compact neural networks and 『Efficiera ™』, an ultra-low power consumption AI inference accelerator IP. Would you like to join Blueoil development, processor designing, or other projects, and become a part of bringing leading-edge technology to society? Project examples Below is the list of projects for summer interns. The technical challenges and the tasks to be addressed will vary depending on the project. Blueoil (OSS) development 1. Optimizing Compiler (graph division, memory allocation, etc.) Required Skills: C++, Deep knowledge of algorithms and data structures (e.g. AtCoder 2200+) 2. Build binary quantized facial expression recognition model using Blueoil 3. Build a lightweight keypoint detection model using Blueoil Required Skills: Python basics, CS knowledge (undergraduate level) 4. Build a lightweight keypoint detection model using Blueoil 5. Knowledge distillation without training data. If failed, we’ll use small training data Required Skills: Python basics, CS knowledge (undergraduate level), Deep Learning Machine learning/deep learning method/model development 6. Implement an anomaly detection model for images/video footages 7. Implement CNN for tasks such as object detection, semantic segmentation, and pose estimation. Required Skills: Python basic, Machine Learning basic Infrastructure 8. Build kubeflow system and implement Blueoil, PyTorch workflow Required Skills: Kubernetes, Docker, Linux, Good to have: Tensorflow/Pytorch Requirements All projects should have the following requirements in common: Depending on the project, the skills required to complete the project differ, but it is possible to engage in projects that match your skill level. Students who are highly motivated and have a strong interest in deep learning and its applications Communication skill in English or Japanese Working conditions Intern duration: From the middle of August 2020 to late September 2020 Dates will be determined through the discussion with individuals You need to be able to continue the internship at least for 1 month Workdays: A full-time work; 5 days a week (negotiable) It is totally fine you cannot work for some days due to school or vacation. Work hours: 8 hours a day Hourly salaries: JPY 1300 or above per hour. It will be determined based on your skill evaluation and the project to join (in the past, we offered JPY 3000 per hour to some students) Transportation expenses: Covered (Maximum amount fixed) Accommodation support: Covered (Maximum amount fixed) Venue: LeapMind Tokyo Office (Full remote working is available depending on your conditions) Application information Please submit the following documents Resume (2 pages or less) Self-presentation materials (Some documents that prove your skills, techniques, and experiences you’d like to put into practice in LeapMind Inc., such as certifications of your technical skills, your project summaries, research papers, research summaries, and academic records, or SNS i.e. your blog, website, transcript, GitHub link, AtCoder id, etc.) Application period Application period: from Thursday, June 4, 2020 to Monday, August 3, 2020, 15:00 The result shall be notified: by Friday, August 7, 2020 Interview process Document screening → Coding test (online) → Engineer interview (onsite or online) → Project matching → Offer If you are qualified beyond Rank A, “blue color” at AtCoder, you will benefit to be exempted from the first round coding exam The flow could be changed The online interview could be scheduled for the candidates who live far away 続きを見る
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インターンシップ/Internship
LeapMindでは通年でインターンシップを受け入れており、大学1年生から応募可能です。 LeapMindで技術インターンをしたい、deep learningに興味のある学生を募集します！ LeapMind accepts interns all year round and students at any grade can apply to our internship program. We are looking for students enthusiastic about developing something with or improving deep learning at LeapMind! Notice for international students: You can apply to our internship program if you already have visa eligibility to work as an intern in Japan and if you can work at LeapMind for more than 3 months. LeapMindは、意欲的な学生の方々を対象に、インターンシップを募集します。LeapMindは、「機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める」をミッションとして掲げ、深層学習を世の中のあらゆるモノに実装し、より便利で豊かな社会を実現することを目指し、低ビットのコンパクトなニューラルネットを作成するオープンソースソフトウェアBlueoilの開発や、低消費電力で稼働するディープラーニング向けの独自プロセッサの設計などを進めています。Blueoil開発、プロセッサ設計、その他のプロジェクトに参加し、先端技術を社会に届ける一端をになってみませんか。 LeapMind is looking for motivated students for our internship program. LeapMind believes that, by achieving its mission, "to create innovative devices with machine learning and make them available everywhere," we will reach a more convenient and rich society. To this end, we develop open-source software Blueoil for creating low-bit compact neural networks. In addition, we design processors for deep learning that operate at low power. Would you like to join Blueoil development, processor design, or other projects, and be a part of bringing advanced technology to society? 過去のプロジェクトの例 / Project examples in the past Blueoil (OSS)の開発 / Developing Blueoil, an OSS for low-bit neural networks ディープラーニング推論エンジンの高速化 (C / C++) スーパーコンピュータ上でのハイパーパラメータ探索機能追加 セマンティックセグメンテーションのアプリケーション作成 YoctoによるTerasic DE10-NanoとAvnet Ultra96用のイメージ作成機能追加 量子化ニューラルネットワークの精度向上に関する実装と検証 Optical flow推定の量子化ネットワークの実装と検証 Acceleration of deep learning inference engine (C / C ++) Hyperparameter search, utilizing supercomputer computation. Implementing semantic segmentation Creating images for Terasic DE10-Nano and Avnet Ultra 96 with Yocto. Implementation and verification of quantized neural networks for accuracy improvement Implementation and verification of quantized networks for optical flow estimation 機械学習・深層学習の手法・モデル開発 / Developing deep learning and machine learning methods and models 正解画像を用いた異常箇所の検出 機械学習による正解画像のモデリング 適用ドメインに応じた外れ値検出ロジックの設計 高精度かつ計算量の少ない深層学習の手法やモデルの開発 Anomaly detection using only normal images for training Modeling normal images with machine learning techniques Designing outlier detection logic specialized for target domains Developing deep learning methods and models with high accuracy and low computational complexity 必須スキル/Required skills 深層学習とその応用への強い関心と行動力を併せ持っている学生（学年や専門の制限は設けません） 日本語もしくは英語でのコミュニケーション能力 Students who are highly interested in deep learning and its applications (no restriction on which school, grade, or major you attend) Communication skill in English or Japanese 勤務条件 / Working conditions インターン期間：原則3ヶ月以上継続できる方 ※開始、終了の日付は各人のスケジュールを考慮して決定 勤務日：原則月曜から金曜まで ※学業や休暇などで出社できない日時が生じても問題ありません 勤務時間：1日8時間まで 時給：1300円以上で審査結果とインターンで取り組む内容とを勘案して決定（過去実績では3000円の事例あり） 交通費：支給（上限あり） 遠隔地からインターン参加する場合の宿泊補助：支給（上限あり） ※条件付き 場所：東京本社（東京都渋谷区円山町28-1）（リモート勤務は不可） Intern duration: Able to continue the internship for more than 3 months ※Start/end date will be determined through the discussion considering the intern’s schedule Workdays: On weekdays ※It is totally fine you cannot work for some days due to school or vacation. Work hours: Up to 8 hours a day Hourly salaries: 1300 JPY or above per hour. It will be determined based on skill evaluation and the project to join (in the past, we offered 3000 JPY per hour to some students) Transportation expenses: Covered (upper-limited) Accommodation support: Covered (upper-limited) ※with condition Place: LeapMind Tokyo Office ( remote work is not permitted) 応募情報 / Application information 提出物 レジュメ（2ページ以下） ※出身地、性別、年齢（生年月日）、国籍、顔写真、趣味、家族構成は記載しないでください 自己アピール書類（実現したい技術やスキルが分かるもの。例えば、これまでに取り組んだプロジェクトの概要、論文や学会発表のリスト、ブログ、GitHub、学校/大学の成績表、推薦状など） Please submit the following documents Resume (2 pages or less) *Please do not include birthplace, gender, age, nationality, facial photos, hobbies, and family structure in the resume Self-promotion document (You may want to write your past experiences like your technical skills with project summary, research paper, research summary, blog, website, transcript, GitHub link, letter of recommendation, etc.) 続きを見る
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