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PFN2021 夏季国内インターン募集要項

2021.03.22

概要

Preferred Networks (PFN) は、今年の夏に熱意をもって一緒に働いていただけるインターンを募集します。昨年から続く新型コロナウィルスの感染対策のため、今期のインターンはリモートでの開催となります。昨年までにご応募いただいた方の再エントリーも可能です(但し、既に過去のインターンシッププログラムに参加された方は除きます)。機械学習のみならず、コンピュータサイエンスの幅広い分野から、私たちと一緒に新しい技術、ソフトウェア、サービスを創り上げてみたいという学生のみなさまのご応募を歓迎いたします。

 

Index

PFNインターンの特徴と期間

PFNインターンオンライン説明会

実施テーマ一覧

応募資格

応募における注意事項

応募方法

選考フロー

ワーキングスタイルと待遇

 

PFNインターンの特徴と期間

深層学習、コンピュータビジョン、ロボティクス、バイオヘルスケア、強化学習、分散処理など、様々な分野の弊社スペシャリストがメンターとなり、約1.5ヶ月の長期にわたって一緒に議論・研究・開発を行います。(昨年から続く新型コロナウィルス感染対策のため、今年は在宅でのリモート勤務となります)

インターン実施中の成果は機密や権利上の問題が無い範囲で OSS や論文、PFN Research & Development Blog記事として公開することを奨励しています。

また、PFNはメンバーの多様性と労働環境を大事にしています。IT業界ではまだまだ少数派の女性の皆さんからも積極的なご応募をお待ちしています。 なお、すべての応募者が公平に選考されます。

  • 開始日:2021年8月10日(火)
  • 終了日:2021年9月17日(金)
    • 希望者は9月21日(火)~30日(木)もインターンシップと同条件にて勤務可能です。
      • 9月下旬から授業開始の学校が多いため、今年は最終日を原則9月17日に設定しています。
      • 夏季休暇が上記日程より長い場合、研究成果の取りまとめや社員との交流等のため、希望者は同条件にて9月30日まで勤務が可能です。
      • インターン期間中であっても、研究室の活動や学会参加、帰省等による不在は柔軟に対応いたします。

過去のインターン参加者と社員のメッセージ:

Casey Chu
2019年インターン, OpenAI

I am incredibly grateful for the opportunity to do research while experiencing living abroad in Japan. During the work day, I was able to explore the world of deep learning; during nights and weekends, I explored the action-packed streets of Tokyo. With my mentors Minami-san and Fukumizu-sensei, we were able to publish an ICLR 2020 conference paper [1] and workshop paper [2]. My experience at PFN helped me get to my current researcher position at OpenAI and is one of the most valuable experiences of my life.

[1] https://openreview.net/forum?id=HJeOekHKwr
[2] https://openreview.net/forum?id=M390_F-0o

インターンプロジェクトのブログ記事: 【ICLR2020採択論文】GANのなめらかさと安定性

服部桃子
2019年インターン,東京大学大学院

私は大学院でプログラム検証の研究をしています。深層学習にはあまり縁がないと思っていましたが、研究室の先輩が前年度にPFNのインターンで面白そうなプロジェクトをしていたのをブログで読んだことがきっかけで興味を持ち応募しました。幸いにも自分の興味と合う研究課題に取り組む機会を与えていただき、プログラミング言語と機械学習の間の学際的な研究分野の見識を深めることができて視野が広がりました。

インターンプロジェクトのブログ記事: 動的な計算グラフの型とshapeの“半”静的推論

宮本柊吾
2020年インターン,東京大学大学院

かねてよりPFNでのインターンに興味がありましたが、2020年度に応募を決めたきっかけは、ちょうど興味のあるテーマでの募集が始まったためでした。社員の方々の知識や技術力のレベルは非常に高いため、インターン中は慣れない部分をサポートをしてもらいつつ、専門的な議論を深めることができると思います。インターン応募にあたり選考課題を解く必要がありますが、極端な難易度や分量の課題は避けられている印象があり、安心して挑戦してほしいです。

インターンプロジェクトのブログ記事: 微分可能レンダラと物理シミュレーションを活用したケーブルの三次元構造推定

久米絢佳
2015年インターン,2016年入社

私はインターンと入社して2年ほどはロボットの分野の仕事をしていましたが、産休・育休の後は外観検査や、異常検知の分野を担当し日々学びながら仕事をしています。インターンでは自分のテーマについて意見をもらえたことも勉強になりましたが、社員や他のインターンの仕事の話を聞くと自分の知らない面白い世界を知ることができ、それを魅力に感じ入社しました。PFNは色々なことを学んで実践したい人にとっては良い環境だと思います。みなさんぜひインターンへの応募をご検討ください。

二井谷勇佑
2016年インターン,2018年入社

インターンで画像処理をテーマにした研究をしました。ツールとして画像処理を使うことはあったのですが、画像処理が専門の研究室に所属していなかったので、インターンでその分野の一線級のメンターと仕事できることになって興奮したのは覚えています。今も仕事では画像処理に携わっているのですが、キャリアの方向性を決めるきっかけになりました。多くの刺激が得られるので、参加しがいのあるインターンシップになると思います。

Minjun Li
2019年インターン,2020年入社

It was a fantastic experience interning at PFN. I was interned at the Creative Team. Specifically, my internship was focused on making an easy-to-use tool for interactive anime face editing. The abundant amount of computing resources in PFN made it possible for me to have countless trials and errors. The everyday lunch conversations with my colleagues definitely helped me to discover new thoughts or sometimes crazy ideas. Presenting our demo in front of all the employees was one of the coolest things I have ever done. Our anime face editing tool eventually became a feature of the Crypko service. This internship also largely motivated me to join PFN, and continue working in the Creative Team to make creation more accessible for everyone.

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PFNインターンオンライン説明会

  • 昨年度に引き続き、動画配信+Slackでの質疑応答という2部構成のオンライン説明会を開催いたします。PFNのインターンシップにご興味をお持ちの方は、この機会にぜひご参加ください。
    • ※日本語で開催(通訳はありませんが、留学生の方もぜひご参加ください)
  • まず、弊社を知っていただくために、創業者であり代表取締役 最高執行責任者の岡野原大輔からのメッセージ、元インターン生の現役社員が語るPFNでのインターン経験や現在の仕事、オフィス風景等を紹介する写真をご覧いただきます。
  • また、Slackによる説明・質疑応答も同時開催します。選考プロセスや、インターンの仕事環境、どんな仕事があるのか、何を目指しているのかなど、思う存分ご質問いただける時間を用意しています。ご質問を事前募集していますので、お申込みの際に、ぜひお聞きになりたいことをご記入ください。皆さまのご参加をお待ちしております。

【開催期間】

  • 4月12日(月)10:00 ~ 4月16日(金)12:00(正午)

【動画コンテンツ】

  • 岡野原大輔(代表取締役 最高執行責任者)からのメッセージ
  • PFNインターン経験者からのメッセージ
  • オフィス紹介

【視聴方法】

  • オンライン説明会の専用Slackチャンネルにて視聴可能です。開催期間中、いつでも視聴可能です。

【Slackでの質疑応答】

  • 開催期間中(毎日10:00~18:00)、チャットを用いて気軽に質問をしていただくことが可能です。
  • 質問は上記期間中24時間受け付けますが、回答は上記時間帯のみとなります。
  • 質疑応答Slackの閲覧は、応募の締め切り(2021年4月16日(金)12:00正午)まで可能にする予定です。ただし、開催期間を過ぎてからいただいたご質問にはお答えできない場合があります。
  • 事前募集した質問、当日受付した質問の順で回答していきます。
    • ※ぜひ事前に「オンライン説明会お申込みフォーム」にてご質問をお寄せください!
  •  参加対象:2021国内インターンシップへの応募を検討したい方
    • (インターン募集対象:高校生・高専生・大学生・大学院生)

【参加方法】

  • オンライン説明会の参加申込締切:4月14日(水)12:00正午
  • 以下のフォームからお申込み頂いた方に、参加用のSlackアカウントの招待をお送りします。

※注意:

  • ①フォーム提出には Google アカウントが必要です。Google アカウントの名前およびプロフィール画像が記録されますが、ご本人様確認後速やかに破棄いたします。
  • ②Slack アカウントに登録する際には、プロフィールなどに個人が特定できる情報を入力しないようお願いします。また、最初に写真登録を促す案内メッセージが出ますが、これも無視してください。

※PFN紹介動画の視聴のみをご希望される場合にも必ずフォームからお申込みが必要です

※説明会資料に動画などが含まれる予定です。出来る限りテロップなどを用意しますので、聴覚障害のある方はお申込みの際にお知らせください。

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実施テーマ一覧

  • 2021年度夏季インターンシップは、開発系と研究系にわけて募集を行います。それぞれのテーマは以下の通りです。
  • 選考の過程もしくは選考終了後、弊社メンバーと相談の上、取り組むテーマを最終決定いたします。応募フォームでは第2希望までご記入いただけます。
  • インターン活動により生じた知的財産はPFNに帰属することになります。テーマ選択にあたっては、所属機関における研究テーマを持ち込まないようご留意ください。
  • 3/25 更新: 「JP22.次世代深層学習アクセラレータ向けジョブマッピング及びアーキテクチャの研究」のコミュニケーション言語に英語を追加しました。IDがJE11に変更となっておりますのでご注意ください。

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開発系

[+] JP01. コンピュータービジョンのためのwebアプリケーション開発

[+] JP02. 深層学習・微分可能レンダラを活用した3Dスキャナ

[+] JE01. 機械学習を用いた3D再構成

[+] JP03. CG生成画像を使った学習

[+] JP04. 人物3Dモデルの自動リギング

[+] JP05. 3次元物体検出手法の開発

[+] JE02. 放射線科領域の画像解析

[+] JE03. クリエイター支援ツールの開発

[+] JP06. 物理シミュレーションと機械学習の融合

[+] JP07. 音響シミュレーションの開発

[+] JP08. 機械学習を用いた地震波解析

[+] JP09. 多次元時系列データを用いた異常検知手法の開発

[+] JP10. 機械学習を題材としたプログラミング教育教材の開発

[+] JP11. 工業プラントの制御

[+] JP12. Webサービスのための化学計算ライブラリ・システム開発

[+] JE04. 表形式データに対する深層学習モデルの開発

[+] JP13. 個人に最適化した食生活のための研究開発

[+] JP14. 分散キャッシュの機能開発

[+] JP15. 社内向けWebサービス (flexCI) 開発

[+] JP16. MN-Core向けコンパイラ及びライブラリ開発

[+] JP17. Optuna 開発

[+] JP18. エッジデバイスでの動作のためのフレームワーク、ライブラリ開発

[+] EN01. Interface Design for machine learning-based Music Creation

 

研究系

[+] JE05. 病理画像の診断サポートに関する研究開発

[+] JE06. ディープラーニングを使ったアニメーション・ゲーム制作への応用

[+] JE07. 金融時系列予測に関する研究開発

[+] JP19. 自動車の動作予測手法の研究開発

[+] JP20. 深層学習を用いた離散最適化

[+] JE08. 学習環境と推論環境の違いに対応するための研究

[+] JE09. 材料に関する機械学習や原子シミュレーションの開発・応用研究

[+] JE10. 遺伝子発現量データに対する半教師あり学習に関する研究開発

[+] JP21. 創薬に関する機械学習や分子シミュレーションの開発・応用研究

[+] [更新] JE11. 次世代深層学習アクセラレータ向けジョブマッピング及びアーキテクチャの研究

[+] EN02. Application of machine learning techniques to Music and Audio Creation

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応募資格

個人でアプリケーションやツールを開発できる能力と高いモチベーションを持っている方を募集しています。

また、【実施テーマ一覧】に掲載したテーマに沿った知識や開発経験は選考において考慮されます。詳細は各テーマをご確認ください。なお、各テーマ共通で必要な要件は以下の通りです。

  • 高校生・高専生・大学生・大学院生。その他高等教育機関に通っている方は応相談
  • 日本語または英語でコミュニケーションが流暢にとれる方
  • コミュニケーションを主体的にとれる方
  • インターン期間中の平日、オンラインで仕事できる方

 

【補足】

昨年から続く新型コロナウィルス感染対策のため、今年もインターンの皆さまに在宅でのリモート勤務をお願いすることになりました。そのため、参加を一定の在宅勤務環境が確保できる方に限らせていただきます。要件は以下の通りです。

  • 長時間の作業に適したデスク・椅子・照明などがある環境が確保でき、毎日実働8時間の業務を行うことに健康上の懸念が無い
  • 通信および物理セキュリティが確保できる
    • 作業中、PC の画面や機密情報を含むメモなどが、ご自身とご家族以外の方の目に触れない。また、外出中はそれらを、ご家族以外が容易に触れることがないよう保管できる
    • ネットワークをご自身やご家族が管理していて、ルータなど通信設備を第三者が容易に操作・傍受することがない
      • 回線は一般的なブロードバンドで、機材は市販の一般的なルータで構いません
    • 例えば、以下のような環境では日々の作業を行っていただけません
      • ご家族以外の方とルームシェアをしていらっしゃる部屋
      • 不特定多数が利用する場所。例えば大学の研究室・空き教室・コワーキングスペース・カフェ・図書館・ファミリーレストラン・ファストフード店・ホテルのロビー・公園など
  • 業務時間の中で多くて合計数時間、機密情報を含み得るリモート会議を行える時間帯を確保できる
    • ご自身の声がご家族以外の方に聞こえない環境が必要です
      • 社員の声については、ヘッドホンやイヤホンを付けて対策をお願いします
      • 個室であっても、遮音性が低い環境は不可です
    • また、ご家族と同居の場合、会議を行うことについて了承を得たり、行う場所について相談をしておいてください
  • 光ファイバの固定回線など、動画・音声の送受信を頻繁に行っても帯域制限がかからないネットワークをお持ちである
  • 在宅勤務場所は、関連法規及び時差を考慮し、日本国内に限ります。

判断が難しい場合は intern2021-admin@preferred.jp までご相談ください。

イヤホンの購入などに充てていただくよう、最初の給与に一律3000円の補助を上乗せで支給いたします。既にお持ちの場合や、音漏れの心配がない場合、購入をしていただく必要はありません。要不要に関わらず支給します。

 

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応募における注意事項

  • 日本国内の大学に学生ビザで通う外国人留学生の方については、インターン開始までに【資格外活動許可】を申請・取得してください。
  • 大学の単位認定の為に事務作業が生じる場合は、事前の相談が必要です。手続きが煩雑なものはお断りさせていただくこともございます。

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応募方法

  • こちらの応募フォームからご応募ください。
    • ※応募フォームへのアクセスにはGoogleアカウントによるログインが必要です。
    • ※応募フォームに記入いただいた個人情報は、インターン選考の目的に利用いたします。

【応募締切】

  • 2021年4月16日(金) 12:00正午(日本時間、締切後の応募不可)

【応募書類】

  • レジュメ、ファイルフォーマットはPDFのみとします。応募フォームにてご提出ください。

【レジュメの注意点】

  • レジュメは応募者のことを全く知らない人が読んでも、応募者の能力や経験を評価できるように記述してください。
  • 評価者はレジュメを読んで、応募するテーマにマッチするかどうかの判断に利用します。テーマに関わりのある能力や経験について具体的にアピールしてください。
  • 自己評価として特筆すべき成果でないとしても、評価者には貴重な情報になります。受賞歴や研究発表の経験などはなるべく網羅的に記述してください。

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選考フロー

書類選考→課題選考(コーディング試験&テーマ別課題)→オンライン面接→最終結果発表

  • 4月30日(金):書類選考の結果発表 及び 選考課題の案内
  • 5月9日(日), 23:59PM:課題提出締め切り
  • 5月24日(月):課題選考の結果発表 及び オンライン面接の案内
  • 7月9日(金):最終結果発表

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待遇

時給

  • 高専生・大学生・大学院生 2,500円
  • 高校生 2,000円
  • 勤務時間:原則実働8時間、週5日(土曜・日曜・祝日を除く)

その他

  • イヤホン補助3000円

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