松尾研発のAIスタートアップで本格的なエンジニアリングを経験できる長期インターン

会社概要

株式会社Wanderlust
企業HP：https://wander-lust.io/

■企業理念
興味を持っていただきありがとうございます！
Wanderlustはグローバルに輝く若い学生のポテンシャルを最大化するための機会を常に探しています。

下記のような学生の申し込みをお待ちしています！

英語を用いた業務経験を積みたい
エンジニアとしてスキルアップしたい
業界横断的な知識を身に付けたい
優秀な同世代に囲まれた環境で成長したい

とにかく一度お話ししましょう！初心者の方が成長するための教材、教育環境も揃っています！

■事業内容
私たちは、研究室に根付いた高度な技術力を活用し、企業が抱える複雑な課題を解決する会社です。
特に、 AI・データ分析・画像認識・数理最適化 などの技術を駆使し、企業と一緒に問題を解決するサポートを行っています。

具体的には…

AI（LLM・RAG・エージェント技術）を活用 し、企業の業務を自動化・効率化
画像認識（Computer Vision） を使い、製造業や医療などでのデータ活用を支援
データ分析・数理最適化 により、ビジネスの意思決定を最適化

クライアント（企業）と一緒に課題の原因を見つけ、解決策を考え、それを実際に形にするところまでサポートするのが私たちの役割です！

応募画面へ進む

インターンの内容

◾️業務内容

Machine Leaning Engineer/NLP (LLM, RAG)
- LLM/RAGの開発を行います。TransformerのようなLLMのメイントピックに加え、データの前処理など自然言語アプリケーションの精度に関する幅広い経験ができます。
Machine Leaning Engineer/Computer Vision
- Computer Visionを用いたモデル開発を行います。YOLO, CNNなど認識技術とDiffusionなど生成技術どちらも経験ができます。
Software Engineer/Backend
- Go/TypeScriptを用いてバックエンドの開発を行います。機械学習よりアプリケーションに興味がある方におすすめです。
Algorithm Engineer
- 幅広くアルゴリズムの開発を行います。Atcoderが強い方におすすめです。
Infrastructure Engineer
- AWS/GCP/Azureを中心にインフラの開発を行います。

※基本的にはEngineerとしてアプライしていただき、得意分野、興味分野に沿って上記のタスクをアサインします。

◾️勤務について

24h 仕事が可能な体制が整っています。
稼働時間の縛りはございません。いつ働いていただいても結構です。
フルリモートではありませんが、授業や他の活動に応じて柔軟にリモート稼働可能です。

応募画面へ進む

成長環境◎

松尾研発のAIスタートアップで、優秀な仲間と本気で成長できる環境です！

◾️メンバー紹介

Kyo Nishikawa/西川響(Co-Founder and CEO)

東大発の人工知能サークルを運営後、Googleの支援を受け東大・慶應発のエンジニアサークルを西原と共同創設。その後シンガポールでAstarチェーンを用いた暗号通貨分散取引所を開発、トークン上場を経験。世界一周を経て帰国後23年1月にWanderlustを創業。Diablo Valley College・コンピューターサイエンス専攻中退。

Kaoru Nishihara/西原薫(Co-Founder and CTO)

高校時代から機械学習・WEB/モバイル開発をフルスタックで独学。PKSHA子会社でエンジニア経験を積んだ後、23年にWanderlustを共同創業。南洋理工大（シンガポール）在籍時には10人以上のグローバルチームを統括し、1ヶ月でストアカテゴリ1位の位置情報アプリを開発。灘中学・高校出身、東京大学システム創成学科出身。

出身/在籍大学例

東京大学
慶應大学
早稲田大学
筑波大学
UC Berkeley
Carnegie Mellon University
Indian Institute of Technology of Delhi
Indian Institute of Technology of Madras
Delhi Technology University

※学歴による足切りはございません。高卒で活躍しているメンバーも在籍しています。

国籍比率

日本:インド:インドネシア = 5:4:1

選考プロセス

オンライン面接
- ご応募から2日以内に日程調整の電話を差し上げます
対面での面接
採用通知

応募画面へ進む

募集要項

募集職種　　　　　エンジニア
雇用形態　　　　　業務委託契約　
給与　　　　　　　時給2,000~6,000円（ポジション、経験に応じて昇給）
交通費　　　　　　全額支給
勤務地　　　　　　東京都千代田区神田神保町3丁目6-1
最寄駅　　　　　　神保町駅から徒歩5分、九段下駅から徒歩3分
勤務可能時間　　　フレックス型、24時間勤務可能
　　　　　　　　　一部リモート可能
勤務時間　　　　　40時間~/週
勤務詳細　　　　・オフィス近くのシェアハウスに無料で寝泊まり可能です
　　　　　　　　・24h 仕事が可能な体制が整っています
　　　　　　　　・稼働時間の縛りはございません。いつ働いていただいても結構です
　　　　　　　　・授業や他の活動に応じて柔軟にリモート稼働可能です
求める人物像　　・英語を用いた業務経験を積みたい
　　　　　　　　・エンジニアとしてスキルアップしたい
　　　　　　　　・業界横断的な知識を身に付けたい
　　　　　　　　・優秀な同世代に囲まれた環境で成長したい
必須条件　　　　LLM Engineer (Applied AI, RAG/Agent)
　　　　　　　　・RAG (Retrieval-Augmented Generation) の設計・実装経験
　　　　　　　　・LLM活用フレームワーク（LangChainなど）の利用経験
　　　　　　　　・LLM API (OpenAI, Gemini, Claude など) を用いたアプリケーション開発経験
　　　　　　　　Software Engineer (Full-stack)
　　　　　　　　・フロントエンド: TypeScript, React/Next.js
　　　　　　　　・バックエンド: Python (FastAPI/Flask) または Node.js (Express / NestJS)
　　　　　　　　　を用いたREST APIの設計・実装
　　　　　　　　・データベース: RDBMS設計・運用（PostgreSQL/MySQL）、
　　　　　　　　　ORMの利用経験（Prisma, SQLAlchemy, TypeORMなど）
　　　　　　　　・インフラ: クラウド（AWS/Azure/GCP）、コンテナ（Docker/Kubernetes）
　　　　　　　　Applied Data Scientist
　　　　　　　　・Python, Pandas, NumPy, Scikit-learnによるデータ処理・モデリング
　　　　　　　　・EDA（探索的データ分析）、特徴量エンジニアリング
　　　　　　　　・回帰・分類・時系列・コンピュータビジョンなど多様なMLタスク経験
　　　　　　　　・分析結果の可視化と説明能力
　　　　　　　　　（非技術者やビジネス層にわかりやすく伝えられる力）
　　　　　　　　・SQLの実務利用経験（データ抽出・集計）
　　　　　　　　・深層学習フレームワーク（PyTorch, TensorFlow）経験
　　　　　　　　・分析モデル（ロジスティック回帰・ランダムフォレスト・LightGBM など）の理解
歓迎条件　　　　LLM Engineer (Applied AI, RAG/Agent)
　　　　　　　　・Webアプリ基礎（FastAPI, Flask など）
　　　　　　　　・クラウド環境（AWS/Azure/GCP）へのデプロイ経験
　　　　　　　　Software Engineer (Full-stack)
　　　　　　　　・LLMやRAGを取り入れたアプリケーションの開発経験
　　　　　　　　・プロダクション品質のコード開発・保守
　　　　　　　　・セキュリティ・認証などの基本機能の実装経験（OAuth/JWT/RBAC等）
　　　　　　　　・共同開発経験
　　　　　　　　Applied Data Scientist
　　　　　　　　・モデルのデプロイ経験（FastAPI, Docker, Kubernetes）
　　　　　　　　・データからビジネス示唆を抽出し、意思決定に結びつける力

募集要項

募集職種
- エンジニア
雇用形態
- 業務委託契約　
給与
- 時給2,000~6,000円
- （ポジション、経験に応じて昇給）
交通費
- 全額支給
勤務地
- 東京都千代田区神田神保町3丁目6-1
最寄駅
- 神保町駅から徒歩5分
- 九段下駅から徒歩3分
勤務可能時間
- フレックス型
- 24時間勤務可能
- 一部リモート可能
勤務時間
- 40時間~/週
勤務詳細
- オフィス近くのシェアハウスに無料で寝泊まり可能です
- 24h 仕事が可能な体制が整っています稼働時間の縛りはございません。
- いつ働いていただいても結構です
- フルリモートではないですが、授業や他の活動に応じて柔軟にリモート稼働可能です
求める人物像
- 英語を用いた業務経験を積みたい
- エンジニアとしてスキルアップしたい
- 業界横断的な知識を身に付けたい
- 優秀な同世代に囲まれた環境で成長したい
必須条件
- LLM Engineer (Applied AI, RAG/Agent)
  - RAG (Retrieval-Augmented Generation) の設計・実装経験
  - LLM活用フレームワーク（LangChainなど）の利用経験
  - LLM API (OpenAI, Gemini, Claude など) を用いたアプリケーション開発経験
- Software Engineer (Full-stack)
  - フロントエンド: TypeScript, React/Next.js
  - バックエンド: Python (FastAPI/Flask) または Node.js (Express / NestJS) を用いた
    REST APIの設計・実装
  - データベース: RDBMS設計・運用（PostgreSQL/MySQL）、
    ORMの利用経験（Prisma, SQLAlchemy, TypeORMなど）
  - インフラ: クラウド（AWS/Azure/GCP）、コンテナ（Docker/Kubernetes）
- Applied Data Scientist
  - Python, Pandas, NumPy, Scikit-learnによるデータ処理・モデリング
  - EDA（探索的データ分析）、特徴量エンジニアリング
  - 回帰・分類・時系列・コンピュータビジョンなど多様なMLタスク経験
  - 分析結果の可視化と説明能力（非技術者やビジネス層にわかりやすく伝えられる力）
  - SQLの実務利用経験（データ抽出・集計）
  - 深層学習フレームワーク（PyTorch, TensorFlow）経験
  - 分析モデル（ロジスティック回帰・ランダムフォレスト・LightGBM など）の理解
歓迎条件
- LLM Engineer (Applied AI, RAG/Agent)
  - Webアプリ基礎（FastAPI, Flask など）
  - クラウド環境（AWS/Azure/GCP）へのデプロイ経験
- Software Engineer (Full-stack)
  - LLMやRAGを取り入れたアプリケーションの開発経験
  - プロダクション品質のコード開発・保守
  - セキュリティ・認証などの基本機能の実装経験（OAuth/JWT/RBAC等）
  - 共同開発経験
- Applied Data Scientist
  - モデルのデプロイ経験（FastAPI, Docker, Kubernetes）
  - データからビジネス示唆を抽出し、意思決定に結びつける力