インターンシップ

かっこのデータサイエンス事業部ではインターン制度を活用しています。

メンバーは現在30名弱が在籍しており、毎月最大4人の新しいメンバー(主に大学生)が加わっています。

インターンについてabout intern

年間700億円売上があるファッションブランドのデータを用いた解析や、年間1億円のビジネスインパクトがあるコールセンターの必要人員予測、希望シフト入力機能、および数理最適化によるシフト作成までを行うWebサービスの開発など、かっこの抱える複数の解析業務、開発業務に参加していただきます。


案件を主体的に担当するメンバーは名刺を持って自身の解析した結果をお客様の前でプレゼンするなど、学生生活のみでは得難いビジネス経験を積むチャンスも提供しております。ご興味のある方は是非ご応募ください。

Interview
田村匡さん

正社員になった決め手は、テレワークが推進されたこと
自己成長が一番のモチベーション

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石村遼汰さん

データ分析やwebフレームワークをビジネスの現場で活用!!
就活での一番のアピールポイントに。

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古家聡司さん

世の中の実データを、ビジネスの判断材料に。
「知識が少なくても採用後に意欲的に学べば大丈夫。興味があるならインターンとして飛び込んで!」

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インターン生の担当業務

データアナリストの下での各種データの解析サポートやサービス開発

  • 顧客企業の実績データ、オープンデータを活用し、確率・統計による意思決定の支援
  • 顧客企業のルーティン業務や、レポート業務の自動化、機械化
  • 顧客企業内の制約条件を満たしながら業務効率を改善し、収益の最大化を目指す最適化
  • 不正検知システム運用部門と連携した審査精度向上の支援
  • 自然言語処理を用いた、コンテンツ開発の支援

採用基準・ステップ

試用期間(課題挑戦)→ 試用期間(学習)→ 本採用
のステップとなります。

●試用期間(課題挑戦)
※在宅で、ご自身のパソコンと、ネット環境を用いた課題に取り組んでいただきます。
Pythonを使って、インターネット上から実際に情報を収集し、分析可能なデータとして整備して、可視化し、考察。 ビッグデータを扱う上での作業プロセスを実践的に学んでいただきます。
メンターによる指導やReviewをオンラインで実施。
オンラインで事業部長に発表していただきます。

●試用期間(学習)
※在宅で、ご自身のパソコンと、ネット環境を用いて学習していただきます。
SQLに関する学習教材で、データベース内にあるデータを扱う技術を習得していただきます。
ここまでの実力をかっこではスタッフの基礎能力としており、学習状況と適性を見て、本採用を通知します。
(※試用期間は全部で約1か月間)
オンラインで課題や、学習に取り組んでいただく試用期間中は、無給でのインターンシップです。

●本採用
試用期間を合格し、契約後は、有給インターンシップに切り替わります。
本人の実力と適性を見て、データサイエンティストの監督・指導の下で
統計学、数学、機械学習などを用いた分析業務や、サービス開発に携わっていただきます。

教育・評価制度

かっこには、70を超える「知識」と「技術」の評価項目があり、どのような知識や技術を身に付ければ、どのような分野のどんな課題を解決できる力が付くのか、可視化されています。
それらの評価項目は時給とも連動しており、具体的に目標をもって働いていただく事が可能です。
また3ヵ月に一度、部門長と個人面談が行われ、実力と興味に合わせた業務を割り振る材料にしています。

身につくスキル・マインド

●論理的表現スキル
実際にビジネスで飛び交うデータに触れていただくことで、データが価値化され、収益化するプロセスを体験できるだけでなく、本人の希望や実力次第では、弊社の一員としてクライアントを交えた企画会議への参加や、成果についてクライアント企業の経営者を前にしたプレゼンテーションの機会なども提供しています。

●問題分析スキル
かっこでは、顧客のビジネスと、そこから生み出される変数を理解したうえで、どのような目的と、課題なのかにあわせて、最適と考えられる手法を選択します。
単に技術や知識にふれるだけのインターンシップではなく、それを使って、具体的な成果をあげるプロセスに関わっていただけるインターンシップです。

給与

時給1,100円- 2,000円

応募条件

原則としてリモート形式で、在宅で取り組んでいただくインターンシップです。
自宅に、作業に取り組めるご自身のPC、ブロードバンドインターネット環境があること。
※在宅で平日8:00-22:00の間で最低 週16時間以上の時間をインターンシップに割けること

    以下いずれかの経験(独学での経験や、授業・研究に使用した等の経験も歓迎)
  • ・Python、Ruby等の言語を用いたプログラミングの経験。
  • ・R等の統計分析ソフト又はデータマイニングソフトを用いた分析の経験。
  • ・webデザインやサイト制作の経験

※今はあまり経験がなくても、自ら進んで学習する意欲があれば問題ありません!
 データサイエンスという分野についての、野心や、探求心を重視します。
 詳細は面談時にざっくばらんにお話ししましょう。