食事・体重・睡眠などのライフログを用い、レコメンド設計、臨床研究データの分析・可視化、企業向けレポート作成に取り組む研究開発インターンです。Python、SQL、BigQueryを使い、実データから仮説検証を進めます。勤務地は東京で、オンライン面談に対応しています。
この求人について
食と健康に関する実運用データを使い、サービス改善や研究につながる分析を行うインターン。食材、レシピ、献立、栄養情報を用いた推薦システムの設計・検証に加え、医療機関や大学病院と進める臨床研究でのデータ設計、解析、可視化を担当する。食傾向や行動ログを調べ、企業向けの分析レポートにまとめるテーマもある。サービスのKPI改善に関わる推薦ロジックの検討も業務例として示されている。
扱うのは、数十万人規模の利用者が記録した食事、体重、睡眠などのライフログ、1万件以上のレシピ、200万件を超える献立データ。BigQueryに蓄積された実運用ログからSQLで必要な情報を抽出し、Pythonで前処理、集計、分析を進める。チーム内の共有や報告にはNotionとGoogle Slidesを使う。希望に応じて、Pythonによる実装やデータ可視化にも取り組める。
対象となるサービスには、一般利用者向け食事管理アプリ「おいしい健康」と、医療機関向け食事指導システム「Kakaris（カカリス）」がある。大学病院と連携した臨床研究や論文化、製薬・食品・保険企業との共同プロジェクトなど、サービス開発と学術・事業向け分析が接続した環境で活動する。生成AIや大規模言語モデルの応用にも取り組んでいる。
研究開発チームはフルタイム2名と学生アルバイト5名で構成される。機械学習、統計解析、可視化、推薦システムを専門とするメンバーが在籍し、プロダクト、学術研究、toB事業向けなど複数の分析テーマを扱う。SlackやNotionで連絡を取り、定期的なレビューを通じて成果や進捗を共有する。
必須条件は、Pythonを用いた前処理または集計の経験と、SQLによるデータ抽出の経験。Ruby on Railsなどを用いたWebサービスの知識、機械学習や可視化ツールへの関心、食・ヘルスケアへの興味、論文や研究への関心は歓迎される。勤務地はTokyoで、オンライン面談に対応している。
これは企業の公式求人情報をもとにAIで作成した要約です。情報が不完全、古い、または誤っている可能性があります。応募前に必ず公式の求人情報ですべての内容をご確認ください。
関連する求人
食事管理アプリ「おいしい健康」などのAndroidアプリについて、設計・開発・運用・改善を担当します。利用状況の分析、機能要件の整理、品質管理、コードレビュー、リリース、CI/CD環境整備まで、ユーザー視点で幅広く携わり、必要に応じてAPI開発にも関われるポジションです。
食事・体重・睡眠などの実データをPythonとSQLで前処理・集計し、レコメンド、臨床研究、企業向け分析に取り組む研究開発インターンです。BigQueryの実運用ログを使い、可視化やPython実装にも挑戦できます。
オンラインゲームのロジック、リアルタイム通信サーバー、UI、Web API、バックエンドや開発支援ツールを設計・開発します。2028年3月卒業予定者を対象に、オブジェクト指向によるプログラミング経験を求めています。
PayPay証券のWebサイトを対象に、フロントエンド開発からリリース、CMSや配信基盤の改善まで担当します。CI/CDや自動化、性能・SEO・アクセシビリティ、計測基盤の継続的な改善を推進する役割です。
新規事業開発室で、WebXやMiniAppを企業へ提案するフィールドセールスです。顧客の経営・事業・マーケティング課題を捉え、提案から受注、営業プロセスの改善や再現性ある勝ちパターンの構築まで担います。