商品検索広告の掲出精度改善のための機械学習モデル改善

ポジションコード: MLE-4-33

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

商品検索広告の掲出の改善のために、機械学習モデルの改善に取り組んでいただきます。
メインで、広告のクリック予測モデル、コンバージョン予測モデルなどの検索ランキングに関連するモデル精度を改善する検証などを進めていただきます。

Yahoo!検索した時に、実際にユーザーに表示される広告のランキングを改善することで、自分の取り組みがそのまま実社会に反映できる可能性もあります。

商品検索広告はプロダクトとしても成長初期段階にあり、機械学習モデルもまだまだこれから、多くの改善の可能性があるプロダクトです。
また、これからLLM活用の余地もあり、思いついたいろいろなアイデアを試すことができます。

このインターンでは、学業での研究などのモデル作成にはない、実際にビジネスで考慮しなければいけない観点など、研究とはまた違う経験もできます。

必要な経験・スキル

• Linuxの基礎的な知識
• Spark、SQLなどの基礎的な知識
• 分析、統計、機械学習、最適化に関する基礎的な数学の知識
• コンピュータサイエンスに関する基礎知識（データ構造・アルゴリズム）
• GitHub、Docker、Pythonを用いた開発経験
• 大規模言語モデルや機械学習モデルを用いた研究・開発経験（学業含む）
• 課題解決スキル（課題に対してアクションを検討して実行できる）
• 機械学習スキル（1人でLightGBMやNeuralNetworkなどの特徴量追加・学習・評価の実装ができる）

あると望ましい経験・スキル

• Kaggleの入賞経験
• 国際学会での発表経験
• 関連分野の英語論文を読んで解説、再現実装ができること
• デジタル広告のビジネス理解
• 大規模データに対するETLの経験
• 課題解決スキル（自分で問題を発見・解決までアクションできる）

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。