PFN2023 夏季国内インターン募集要項
2023.03.31
Preferred Networks (PFN) は、今年も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。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インターンシップについて
深層学習、コンピュータビジョン、ロボティクス、ライフサイエンス、UI、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。
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。女性や外国出身者からのご応募も積極的に募集しています。
昨年は新型コロナウィルス感染予防のためリモート主体での開催となりましたが、本年はオフィスと在宅勤務双方の長所を活かしつつ、F2Fでの業務・メンタリングや成果発表会などのイベントの機会を多く設ける予定です。（感染状況により、方針を変更する場合がありますのでご了承ください）
共同創業者 岡野原大輔 (代表取締役 最高研究責任者) からのメッセージ
期間:
- 開始日：2023年8月10日（木）
- 終了日：2023年9月22日（金）
- 開始日・終了日は授業日程など参加者のご都合により応相談 (原則として上記期間のうち、所属する大学の公式な夏季休暇期間のみを対象期間とします。）
- 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9月22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29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。
PFN紹介動画の送付とお問い合わせ:
- 概要
- 弊社やPFNインターンに興味を持っていただいた方にPFNを知っていただくため、PFNの紹介動画 (2024新卒学生を対象に開催したOpen House の録画) とインターン生の体験談・メッセージ動画を提供します。
- 送付方法
- 以下のフォームからお申込みいただいた方に、メールでお送りします。(4営業日以内)
- 申し込み締切：4月24日（月）12:00正午
- ※注意
フォームに記載する連絡先emailアドレスは必ず所属する学校のドメインのものを記入ください。（それ以外のアドレスの場合はご返答を差し控えさせていただく場合がございます。）
- お問い合わせ
- PFN紹介動画お申込み & お問い合わせフォーム からご連絡ください。
- 選考プロセス、各テーマに関する質問、PFNの仕事環境、その他インターンシップやPFNについて知りたいことがございましたらお気軽にお問い合わせください。
- 注意点
- 提供する動画は第三者には開示・提供しないでください。
過去のインターン参加者と社員のメッセージ:
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
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。
自己紹介
京都大学大学院博士3年の西村です。
大学では料理動画や化学実験などの作業映像から手順書を生成する研究に取り組んでいます。
インターンの参加年度、当時の学年、インターンテーマ
インターンの参加年度は2021年度です。当時D1でした。
インターンテーマは「主菜に対してレシピテキストとその完成画像情報などのマルチモーダル情報を用いた副菜の推薦」です。
インターン後に国際学会に採択され、最優秀賞を受賞しています。
PFNインターンに期待していたこと、応募の理由
応募した理由はとても優秀な技術者や研究者と議論しつつ楽しく働けそうだと思ったからです。
PFNインターンの雰囲気について
インターンはコロナの影響でオンラインでした。毎日夕方にミーティングがあり、それまでになんらかの進捗を生もうと取り組んでいました。
社員さんのご好意でインターン生だけのシャッフルランチもあり、他のインターン生と仲良くなれたのもよかったです。
朝から夕方まで働いて、夜はインターン生同士でゲームをしたりして過ごしました。とても楽しかったです。
PFNインターンで印象に残っていること
最初の中間発表で他の人の進捗がとても出ていて、「やばい！」と焦った記憶があります。
前半の2週間のことは一旦忘れ、後半の2週間で別の課題に完全にシフトして進めました。
最後の発表では、自分なりに面白い研究開発を行えたと思っており、自信を持って発表できました。
PFNインターンに参加して得られたこと
インターンの成果は国際学会に投稿、採択されました。また、最優秀賞を受賞しています。
インターン時代の同期はいまでも連絡を取り合う仲で、たまに遊んでいます。
インターンプロジェクトで採択された学会: Multimodal Dish Pairing: Predicting Side Dishes to Serve with a Main Dish
自己紹介
上智大学大学院 理工学研究科理工学専攻情報学領域 修士1年の中田敦也です。
今何を勉強/研究しているか
生成モデルの研究を行っております。学部ではGANを使用した全天球画像(360度全範囲が写っている画像のこと)を研究し、大学院ではGAN以外の生成モデルを用いた全天球画像生成を研究しています。
また、勉強としては今年の秋にデータベーススペシャリストの資格試験の勉強をしております。アルバイトでSQLを使用する機会があったため、そこで興味を持ち後学も兼ねて勉強を始めました。
インターンの参加年度、当時の学年、インターンテーマ
2022年度, M1, JE14. センサデータに対する深層学習圧縮モデルの研究開発
PFNインターンに期待していたこと、応募の理由
今まで学んだことのない分野の知識を学び、技術力を以前よりも伸ばすことができると思って応募しました。また、AIトップ企業の製品として使われる技術の開発に携われるというのも大きかったです。
PFNインターンの雰囲気について
私の場合はオンラインが主で、主にメンターやプロジェクト関係の方と携わるのがほとんどでしたが、とても話しやすく技術面や疑問点などについて丁寧に教えていただけました。
また、インターン生同士の交流は出社した日はランチを一緒に食べたり、オンラインでもGatherというアプリを介してビデオ会話などもできます。
インターンとして勤務した一日の様子
はじめに
私の場合は実験に用いるデータが大きすぎて(1つあたり150MBのデータが1000個以上)自分で実験ができないのできちんと計画してやらないといけなかったですが、普通は自分で直接計算クラスタを扱うことができるのでそこまで計画的にやる必要はないので、その点は注意してください。
9:00〜11:00:実験結果の確認しどういった工夫が優れていたか確認します。また、その結果をふまえてどういった実験をしたら良いか調べたりそれらを実装をします。
11:00〜11:30:メンターの方とミーティングをします。短時間で実験のまとめや実験日程を伝えたりするので何を言いたいのかきちんと把握しているとスムーズに行きます。また、アドバイスなども積極的にいただくと非常に参考になります。
11:30〜12:00:ミーティング結果をもとに何を実装すべきか明確にしたり、その実装準備をします。参考になる論文を教えていただいたりしたら概要や実装の参考になりそうな部分を読んだりします。
12:00〜13:00:出社している場合はメンターの方やインターン生の方とランチを食べます。お弁当を買ったり空いていればそのまま外食したりします。
13:00〜15:00:実際に実装をしていきます。モジュール性を考えたり、過去の実験に悪影響を与えないように注意しながら実装をすると後々楽になるケースが多かったです。
15:00〜16:00:実装が正しく動作するか小さいデータで動作確認します。うまく動作すればGitHubに実装をアップロードし、サーバが参照できる状態にします。
16:00〜17:00:どのようなパラメータで実験するかファイルに記述しメンターの方に実験をお願いします。また、エラーが出た場合はその対応をして再度お願いします。
17:00〜18:00:今日実装しきれなかった分の準備や後日実装するための準備をしたり、参考論文を読んだりします。
18:00:退勤を行い今日の進捗をメンターの方に報告します。
また、何度かプレゼンテーションの機会があるので空いた時間に資料を作ったり練習をします。
PFNインターンで面白かったこと、興味深かったこと
インターンシップで面白かったのは大量のスパコンがほぼ使い放題なところです。私的には利用できませんが、インターン関連であれば大量に使えるのでできること(例えばかなり大きいバッチサイズで動かすなど)が多くとても楽しいです。実験もkubernetesを使ってjobを投げるだけなので簡単に使えてとても研究が捗ります！
PFNインターンで大変だったこと
大学院での研究と全く異なる圧縮というタスクだったので前提知識の学習から、それを実際にコードに落とし込み実装するのが大変でした。ただそうした中で新しい知識や技術に触れられて楽しかったり、自身の実装が採用されるなどとても達成感がありました！
PFN、入る前と入った後で想像とちがったこと、同じだったこと
想像と違ったのは、研究システム全体が非常に洗練されていて難しい設定もあまりなく1,2日で簡単に使えるようになる点です。私はDockerもkubernetesもほぼ使ったことありませんでしたが、やりたいことはほとんど聞かなくても自分一人で出来たので、こういった技術に触れたことがない人も心配せずできるのがとても良かったです。
また、社員の方一人ひとりが本当にプロフェッショナルで、知識量の多さも実装力の高さも想像より何倍も高かったです。こういった方々と一緒に働くことで技術や知識だけでなく世界をリードする社員としてのあり方を感じられました。
PFNインターンに参加して学べたこと
今まで触れることのなかったDockerやkubernetesなどの基本技術から、未知の分野の論文を実装するなど多くの知識や技術を学ぶことができました。
また、それ以外にも他の方にも読みやすい実装や実際に製品として動作することを想像しながらデモを作成するなど実用的な開発技術を学ぶことができました。
PFNインターンの経験がその後の学内・学外の生活で活きたエピソード
研究内容とインターンでの内容で関連が薄いのであまり具体的ではないですが、他の人にわかりやすいようにプログラミングする、例えば実装の楽さより単純化し一つの関数やクラスに複数の役割を持たせないなどの工夫を常に考えるようになりました。
PFNインターンの成果をブログや論文として発表できました
インターンシップの成果を2023年度電気学会全国大会において発表しました。また、気象学会でも発表予定です。
こんなヒトにはPFNインターンおすすめします！
開発が好きな人、深層学習などの技術が好きな人は特におすすめです！また、3DスキャンやCuPy,OptunaなどPFNが作るものに興味がある人にもおすすめです！
PFN のインターンは深層学習技術の研究開発のイメージがあったのですが、インフラ領域のインターンも募集していることを知って応募しました。インターンでは深層学習ワークロードを想定した分散キャッシュシステムのプロトタイピングや RDMA を使ったゼロコピーなファイル転送プロトコルの実装に取り組みました。インターンの二ヶ月間は RDMA や実装のことを考える刺激的で楽しい日々で、メンターとの議論やコードレビューを通して実装力もついたと思います。また中間発表や最終発表でのポスターセッションでは実装以外のアウトプットの練習にもなりました。 入社後はストレージチームで社内向けストレージ基盤の設計や開発運用に関わっており、PFN の研究活動をデータ基盤の面で支えています。社内には私のように深層学習畑以外の出身者も多く、インターンでも実に幅広いテーマを扱っていますので、興味のあるテーマがあればぜひ応募を検討してみてください。
学生時代は手術ロボットの設計や制御の研究開発をしていて、現在は複数のWebアプリ (Crypko など) を開発しながら過ごしています。 インターンでは効率的な特定物体アノテーションを実現するWebアプリケーション開発に取り組みました。 インターンにはフロントエンド開発のテーマで参加しましたが、実際には画像特徴量抽出器としてCLIPをFinetuneしてバックエンドに載せ、フロントエンド・nginxと一緒にk8sにデプロイするなど、比較的広い技術領域を短期間で触ることができました。 参加のきっかけは、バラ積みロボットや全自動片付けロボットでPFNを知り、どのような環境で何をしている会社なのか気になったからでした。参加するまでは機械学習に特化している印象を何となく持っていましたが、ML以外にもコンピュータサイエンス関連する様々な業務があることを知りました。 新しい技術を実装しながら勉強するのが好きな方、刺激のあるインターン生活を送りたい方など、皆さまからのご応募をお待ちしております!!
インターンプロジェクトのブログ記事: 効率的な特定物体アノテーションを実現するWebアプリケーションの開発
実施テーマ一覧
PFN2023年度夏季インターンシップでは、弊社のさまざまな事業領域から49のテーマをご用意しました。実際に取り組んでいただくテーマ・業務内容は、選考の過程で弊社メンバーと相談の上で最終決定いたします。
インターンシップテーマの一覧はこちらをご覧ください (PDF)
※注：テーマ募集内容の変更履歴
・4/14更新: テーマ30番の概要
・4/14更新: テーマ49番の必須要件
・4/14更新: テーマ38番のタイトル、概要、望ましい要件
各テーマは「プロジェクトインターン」または「研究インターン」として募集枠が設定されています。テーマ選択のご参考にしてください。
- プロジェクトインターン
- 実践的な問題解決を指向し、コア技術の研究開発やプロダクト・サービス開発を行う弊社プロジェクト業務に従事するインターンです。
- 昨年例：
- 研究インターン
- トップ国際会議への論文投稿を目指し、研究活動に従事するインターンです。
- 昨年例：
インターン活動により生じた知的財産はPFNに帰属します。テーマ選択にあたっては、ご自身の所属機関における研究テーマ等を持ち込まないようご留意ください。
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、東京オフィスに来社+オンラインで仕事できる方 (後述のとおり遠方にお住まいの方には宿泊補助がでます)
- インターン期間中、日本国内でインターン活動・アルバイト活動ができる資格（日本国籍、永住権、学生ビザ等）をお持ちの方
本格的な開発を行った経験がない方も、ぜひ積極的にご応募ください。なお、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）。
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。
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。
- ※個人情報は、インターン選考及び採用活動の目的に利用いたします。
【応募締切】
- 2023年4月24日（月） 23:59（日本時間、締切後の応募不可）
【応募の注意点】
- 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。
- 皆様が応募時に使ったメールアドレスを選考IDとして使用するため、課題提出や何か連絡が必要なときには、応募時のメールアドレスを使うようにしてください。
【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えます。受賞歴や研究発表、プログラミングの経験などはなるべく具体的に記述してください。
選考フロー
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24日(月) 23:59：応募期限
- 4月28日(金)：応募者に対し選考課題を送付
- 5月7日(日) 23:59：選考課題提出期限
- 5月中旬~6月下旬：オンライン面接
- 7月3日(月)：最終結果発表
待遇・労働条件
時給
- 高専生・大学生・大学院生 2,500円
勤務時間
- 原則実働8時間、週5日（土曜・日曜・祝日を除く）
勤務場所
オフィスと在宅のハイブリッド勤務（テーマによっては全てオフィス勤務が必要となる場合もあります。）
オフィス所在地：〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル
その他
- イヤホン補助3000円
- 移動費用：インターン参加に際し、現在お住まいの場所から飛行機・新幹線での移動を要する場合、往復移動費用1回分をサポートします
- 通勤交通費：ご自宅または、宿泊場所から会社が認める経路にて支給します
- 宿泊費補助：遠方から参加する場合、5,000円/日の宿泊補助費を支給。期間中の休日も含まれます
- 宿泊先はご自分で手配していただきます（通勤圏内に10万円台前半のウィークリーマンション等はございます）
- 補助金額は課税対象となりますのでご留意ください
