Yahoo! JAPAN の大規模行動ログを用いた記事レコメンドシステム配信ロジックの改善

ポジションコード: MLE-4-20

該当コース

マシンラーニングエンジニアコース

※上記のコースより希望の就業先部署（ポジション）として選択可能です。

ドメイン

Machine-Learning

業務内容

日本最大級のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のタイムラインを支えるレコメンドエンジンの改善に取り組みます。
毎日数千万人が生成する膨大な行動ログを基盤とし、ユーザーの潜在的な興味関心を捉える配信ロジックの精度向上や、記事のコンテキストを深く理解する解析ロジックの実装を担当していただきます。

オフライン環境での精度検証に留まらず、大規模な実データから得られた知見を実際の配信システムへ適用する際の制約や課題に対し、エンジニアリングの観点から解決を試みる経験を提供します。

想定している実施プログラム

• 課題抽出と施策検討：
  実際の運用データに基づき、現状のロジックにおける技術的課題を特定。現場エンジニアと共に、改善に向けた具体的な打ち手を検討します。
• 実験・分析の遂行：
  大規模ログを用いたオフラインテストやシミュレーションを行い、ロジックを磨き込みます。進捗や成果に応じて、プロダクション環境へのデプロイ準備や、A/Bテストに向けたオンライン評価設計まで踏み込みます。
• 成果報告：
  インターン期間中に得られた分析知見や、オフライン検証の結果について、現場のエンジニアに対し技術的なプレゼンテーションを実施します。

必要な経験・スキル

• 深層学習の基礎理論と実装経験：
  TransformerやRNNなどのアーキテクチャを深く理解し、PyTorchやTensorFlow等のフレームワークを用いたモデル開発・検証ができること
• コンピュータサイエンスの基礎知識：
  データ構造、アルゴリズム、および統計学的な評価手法に関する理解
• Pythonを用いたソフトウェア開発経験：
  自身の研究やプロジェクトにおいて、一連の処理を実装・完結させた経験

あると望ましい経験・スキル

• 大規模データ処理の実践経験：
  SQL、Hive、Spark等を用いた分散環境下での大規模データ集計・前処理の実務、またはそれに準ずる経験
• 推薦システム・自然言語処理の専門性：
  協調フィルタリング、コンテンツベース推薦、または言語モデルの構築に関する知見
• 実務に近い開発スタックへの知見：
  GitHubを用いたチーム開発経験や、ターミナルを用いた基本的な操作の経験
• 論理的思考とコミュニケーション：
  データから得られた示唆を言語化し、多角的な視点からロジック改善案を議論できる能力

期間

2026年08月03日(月) ～ 2026年08月28日(金) *4週間

※土日祝日を除き原則週3日以上です。
※就業時間は9:30～18:15（休憩1時間）を標準とします（調整可）。
※詳細は選考合格時に就業先組織とご相談いただきます。

開催形式・開催場所

ハイブリッド形式

※週3日のオフィス出社を標準とします（調整可）。
※お住いのエリアに応じて出社の頻度は変更となる場合があります（交通費の支給上限を超えてしまう場合 等）。
※詳細は選考合格時に就業先組織とご相談いただきます。

出社先オフィス

赤坂オフィス

※2つ以上のオフィスの記載がある場合、業務内容やお住いのエリア等に応じていずれかに決定します。
※詳細は選考合格時に就業先組織とご相談いただきます。

待遇

• 時給2,600円
• PC貸与
• オフィス出社時の交通費および宿泊費支給（条件・上限あり）

応募条件

• 現在在学中で、正社員としての就業経験がない方（高校生を除く）
• 日本での就労資格を持つ方
• 自宅に業務遂行可能なネットワーク環境がある方
• インターンシップ開催期間中に日本国内に居住の方

選考ステップ

• Step1

  コース選択

  4月15日（水）〜5月25日（月）10:00
• Step2

  Webテスト

  5月25日（月）〜6月1日（月）10:00
• Step3

  面接

  6月上旬〜
• Step4

  結果連絡

  6月中旬〜7月上旬

※Webテスト受験の際にご希望のポジションを確認します。
※Webテストの受験結果とご希望内容をもとに、指定のポジションで面接を調整します。

応募締め切り

2026年05月25日 10:00

※締め切り後にWebテストを配信します（受験期間: 1週間）。

注意事項

• Webテストの提出時に希望のポジションを複数選択して回答していただきます。
• 同一コース内のポジションのみ併願が可能です。
• コースの変更を希望される場合は、マイページ上より5/25(月)AM10:00まで修正可能です。