インターン_AIエンジニア

職務内容

▼募集背景

私たちのビジョンは 「人材循環型社会をつくる」 こと。

現在、overflowは第2創業期に差し掛かり、大きな変革のタイミングを迎えています。これまでは約100万人のITエンジニア市場で事業を展開してきましたが、これからは"AI時代のホワイトカラー人材"3,000万人を見据えた新たなプラットフォームづくりに挑んでいます。
AIを学ぶ場の提供、即戦力人材の輩出、そして企業のAI活用をリードする存在として──。私たちは、ビズリーチやリクルートとも肩を並べるAI×HRテックのトップカンパニーを目指しています。新規事業の立ち上げと既存事業の推進を両輪で動かしながら、社会に必要とされる"AI人材"のエコシステムを本気で創り出す仲間を求めています。

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  ハイクラスエンジニア採用プラットフォーム「Offers」

  
  
  
  
  • 登録ユーザー：3万人以上
  
  
  • 800社以上の企業へ導入済み
  
  
  
  


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  AI HRTechとしての新たな挑戦

  
  
  
  
  • 最新のAI / LLM技術を活かし、採用プロセスの自動化・高速化を追求
  
  
  • 企業・人材双方にとって最適なマッチングを実現し、人材循環型社会へ貢献
  
  
  
  

少数精鋭チームでスピード感を大切にしており、AIエンジニア領域のインターンを募集しています。

学生のうちから 経験20年超のシニアエンジニアチームがAI Coding 100%で実践する最先端の開発現場で、次世代のエンジニアリング を学べます。

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▼職務内容：概要

プロジェクトの状況とニーズに応じて、2つのプロダクトの開発に携わります。基本的にはチームの判断で担当プロジェクトを決定しますが、適性や学習意欲も考慮します。

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▼具体的には

【プロダクト1: Offers - AI機能群開発】

1.経歴AI開発

• 求職者の経歴データからスキル・経験を自動抽出


• LLMを活用した経歴の構造化と分析


• マッチング精度向上のためのアルゴリズム改善

2.求人自動生成・最適化

• 企業情報から魅力的な求人文を自動生成


• SEOを考慮した求人コンテンツの最適化


• A/Bテストによる生成品質の継続的改善

3.AIレコメンデーションエンジン

• 企業と求職者の双方向マッチング


• 行動データを活用した推薦アルゴリズム


• リアルタイムでの推薦結果の更新

4.技術スタック

• Python, Ruby on Rails


• OpenAI API, LangChain


• PostgreSQL, Redis


• GraphQL


• React/Next.js

【プロダクト2: 次世代AIインタビューテクノロジー開発】

1.リアルタイム音声対話システム

• 日本語音声認識（STT）の精度向上


• 自然な日本語音声合成（TTS）の実装

2.対話フロー設計・実装

• 面接シナリオの設計とプロンプトエンジニアリング


• 文脈を理解した適切なフォローアップ質問の生成


• 候補者の回答評価ロジックの開発

3.パフォーマンス最適化

• エンドツーエンドの遅延を500ms以下に


• 並行処理による応答速度の向上


• エラーハンドリングと安定性向上

4.技術スタック

• Python 3.13+


• OpenAI Whisper/TTS


• WebRTC, WebSocket


• Docker, GCP


• React/Next.js

【プロダクト横断の取り組み（プロジェクトに応じて参加）】

1.データ連携・統合

• AIインタビューシステムの面接データをOffersに連携


• 統一されたスキル評価基準の構築


• クロスプロダクトでのAI学習データ活用

2.共通AI基盤の構築

• プロンプトテンプレートの標準化


• AIモデルの評価フレームワーク構築


• コスト最適化のための使用量モニタリング

3.イノベーション創出

• 2つのプロダクトを組み合わせた新機能の企画


• 実験的な機能の迅速なプロトタイピング


• 最新のAI論文・技術の実装検証

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▼なぜ2プロダクト開発が魅力的なのか

1. 幅広いAI技術スタックに触れられる

• Offers: LLMを活用したテキスト生成・分析・マッチング


• AIインタビューテクノロジー: リアルタイム音声処理・対話システム


• プロジェクトの状況に応じて様々な技術を学べる

1. 採用プロセスの全体像を理解できる

• Offers: 求人作成〜マッチング〜採用決定


• AIインタビューテクノロジー: 初期スクリーニング〜面接評価


• 両方の視点から採用の課題解決にアプローチ

1. 実践的なキャリア形成

• プロジェクトを通じて専門性を深める


• 両プロダクトの知見を活かした提案機会


• 将来的なキャリアパスの明確化

1. 失敗を恐れない実験的な環境

• 新しいアイデアを素早く試せる


• プロトタイプから本番実装まで一貫して経験


• 「まずやってみる」文化で高速な成長

1. 経験豊富なエンジニアチームからの直接指導

• 経験20年超のCTO・シニアエンジニアチーム
  
  
  
  • AI Coding 100%での開発を実践するプロフェッショナル集団
  
  
  • 人間にしかできない価値の高い業務の見極め方を学べる
  
  
  • AIと協働する実践的なコード評価手法を習得
  
  
  • 効率的な開発フローの設計と実践を体験
  
  
  
  


• 1on1メンタリング
  
  
  
  • 技術的な課題解決からキャリア相談まで
  
  
  • AIエンジニアとしての思考法を直接学べる
  
  
  
  


• コードレビュー文化
  
  
  
  • AIが生成したコードの評価ポイント
  
  
  • 人間の創造性を活かす設計思想
  
  
  
  

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開発環境・ツール

1.最先端のAI開発環境

2.開発ツール・インフラ

• IDE: Cursor, VS Code with GitHub Copilot


• AI開発: Jupyter Lab, Weights & Biases, Streamlit
  
  
  
  • Claude Code × 複数アカウント活用
    
    
    
    • 最新のAI Coding Agentでペアプログラミング
    
    
    • Context Engineeringによる効率的な実装
    
    
    • AIを活用したコードレビュー
    
    
    • AI Coding 100%の開発スタイルを実践
    
    
    
    
  
  
  
  


• モニタリング: Sentry, Datadog


• CI/CD: GitHub Actions with Claude Code Action


• コミュニケーション: Slack, Notion, Linear

学習支援

• AI API（OpenAI/Anthropic等）の利用


• メンター制度（1on1サポート）
  
  
  
  • 経験20年超のシニアエンジニアが直接指導
  
  
  • AI Coding実践のノウハウ共有
  
  
  • 人間とAIの協働方法を実践的に学習
  
  
  
  


• 外部カンファレンス参加支援（選考あり）


• オンライン学習プラットフォームの提供

▼インターンから得られる経験

【技術的成長】

• 複数のAIアプローチを実践的に習得
  
  
  
  • バッチ処理型AI（Offers）
  
  
  • リアルタイム処理型AI（AIインタビューシステム）
  
  
  • プロジェクトに応じた技術の深掘り
  
  
  
  


• 最新AI技術の実践投入
  
  
  
  • プロダクション環境でのLLM活用
  
  
  • 大規模データでの機械学習
  
  
  • 実験的な新技術の検証
  
  
  
  


• エンドツーエンドのAI開発
  
  
  
  • 企画から実装、評価まで一貫して経験
  
  
  • チームの一員として実際のプロダクト開発に貢献
  
  
  
  


• 次世代開発手法の習得
  
  
  
  • AI Coding Agentとの協働
  
  
  • Context Engineeringの実践
  
  
  • 人間の創造性とAIの効率性を組み合わせた開発
  
  
  • AIが生成したコードの評価・改善スキル
  
  
  
  

【キャリア成長】

• 実践的なキャリアパス:
  
  
  
  • AIエンジニアとしての専門性確立
  
  
  • プロダクトエンジニアへの成長
  
  
  • 将来的な技術リーダーへの道
  
  
  
  


• AIエンジニアとしてのポートフォリオ構築


• 経験20年超のシニアエンジニアからの直接指導
  
  
  
  • AI時代に必要な「人間の価値」を理解
  
  
  • 効率と創造性のバランスを学ぶ
  
  
  
  


• スタートアップでの0→1、1→10の経験

【ビジネス理解】

• HRTech業界の実践的な理解


• プロダクトメトリクスに基づく開発


• ユーザーフィードバックの反映


• ビジネスサイドとの協業（プロジェクトに応じて）

過去インターン生の実績・体験談

1. 東京大学 経済学部 Sくん（サイバーエージェントグループ内定）
   
   
   
   • 記事作成や構成、マーケティング、広告など、一連のメディア事業運営を通じて“どのようにマネタイズするか”の視点を学べた
   
   
   • 自分で事業・お金を稼ぐ力を身につけたいと考えており、一連の流れを実践できるのが楽しい
   
   
   
   


2. 慶應大学 3年 Oくん（大手IT企業・ネット広告代理店内定）
   
   
   
   • 「どのマーケットを、どう攻めるか」を定める重要性を体感
   
   
   • メディア事業を通じて得たマーケティングスキルや事業作りの知識は、将来の起業時にも役立つ
   
   
   • 訴求方法やライティングなど細部を学べる環境で成長を実感
   
   
   
   

応募資格（必須）

• プログラミング経験（Python推奨、他言語でも可）


• 機械学習・AI分野への強い興味と基礎知識


• APIを使った開発経験（学習プロジェクトでも可）


• Gitの基本的な使い方


• 週20時間以上の勤務が可能


• 3ヶ月以上の継続勤務が可能


• 日本語：日常会話レベル以上

応募資格（歓迎）

【AI/ML関連】

• LLM（Gemini, Claude等）の活用経験


• プロンプトエンジニアリングの実践


• 音声処理（STT/TTS）の実装経験


• RAGシステムの構築経験


• Fine-tuningやLoRAの実装経験

【開発スキル】

• 非同期処理（asyncio）の実装経験


• WebRTC/リアルタイム通信の知識


• Dockerを使用した開発環境構築


• CI/CDパイプラインの構築経験


• パフォーマンスチューニング経験

【その他】

• OSSへの貢献経験


• Kaggleなどのコンペティション参加経験


• 技術ブログの執筆


• HRTech/EdTech領域への興味


• AI Coding Agentの使用経験


• 人間とAIの協働に関する考察や実践

求める人物像

• AIの可能性を信じ、実装で証明したい方


• 新しい技術を積極的に学習したい方


• チームでの開発に協力的に参加できる方


• 最新技術のキャッチアップを楽しめる方


• ユーザー価値を考えながら技術選定できる方


• 失敗を恐れず、素早く実験・改善できる方


• AI時代の新しい開発スタイルに興味がある方


• 人間とAIの協働について真剣に考えたい方

賃金

時給：1,500円〜2,500円（スキル・経験により決定）
昇給：3ヶ月ごとのスキル評価
インセンティブ：プロジェクトへの貢献度に応じて検討

勤務時間：週20〜40時間（応相談）
勤務形態：ハイブリッド（週1回または隔週での出社）
コアタイム：なし（完全フレックス）

選考プロセス

1. 書類選考（1-2営業日）
   
   
   
   • 履歴書
   
   
   • GitHubアカウント（必須）
   
   
   • AIプロジェクトのポートフォリオ
   
   
   
   


2. 技術面接（60分・オンライン）
   
   
   
   • AIプロジェクトの技術的議論
   
   
   • 興味のある技術領域についてのディスカッション
   
   
   • どのような開発に携わりたいかの相談
   
   
   • AI Codingに関する考え方の共有
   
   
   
   


3. 最終面接（45分・オンライン）
   
   
   
   • CTOとの面談
   
   
   • キャリアビジョンの確認