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Research Scientist / Research Engineer
- 給与
- 応相談募集要項に金額の記載がなく、経験・能力などに応じて決まります
- 勤務地
- 神奈川県横浜市
- 休日
- 記載なし
- 雇用形態
- インターン
どんな仕事かAIによる生成
MI-6株式会社のインターンシップとして、Research Scientist / Research Engineerを募集しています。研究データ解析、材料開発向けAI・アルゴリズム開発、ラボオートメーション・実験データ基盤開発などのテーマに取り組みます。テーマは応募者の関心やスキルに応じて設定されます。
この求人に応募
応募資格
必須
以下のいずれか、または複数の経験・スキルを歓迎します。
- データサイエンス、統計学、機械学習、数理最適化などを用いた研究・開発経験
- Python等を用いたデータ解析・機械学習プログラムの実装経験
- 自然科学、特に化学・材料分野に対する強い関心
- データとアルゴリズムを用いて、実世界の研究開発課題を解くことへの関心
- 自ら仮説を立て、検証し、アウトプットまで進める力
- Experience in research or development using data science, statistics, machine learning, or mathematical optimisation
- Programming experience for data analysis or machine learning, preferably using Python
- Strong interest in natural sciences, especially chemistry or materials science
- Interest in solving real-world R&D problems using data and algorithms
- Ability to formulate hypotheses, test them, and produce concrete outputs
歓迎
以下の経験をお持ちの方を特に歓迎します。
- 化学・材料分野における研究・開発経験
- 計算化学、材料シミュレーション、物性予測、プロセス開発などの経験
- AI・機械学習モデルの開発経験
- ベイズ最適化、不確実性推定、実験計画法などの実装経験
- LLM、RAG、エージェント、自然言語処理を用いた開発経験
- ラボオートメーション、実験装置制御、計測システム、IoT、ロボティクスに関する開発経験
- Webアプリケーション、データベース、API、クラウド基盤などのソフトウェア開発経験
- 技術的アウトプット（GitHub、論文、技術ブログ、OSS、研究発表など）を通じて、自身の取り組みや成果を発信した経験
- Research or development experience in chemistry or materials science
- Experience in computational chemistry, materials simulation, property prediction, or process development
- Experience developing AI or machine learning models
- Implementation experience in Bayesian optimisation, uncertainty estimation, or experimental design
- Development experience using LLMs, RAG, agents, or natural language processing
- Experience in lab automation, experimental equipment control, measurement systems, IoT, or robotics
- Software development experience with web applications, databases, APIs, or cloud infrastructure
- Experience sharing technical work or outcomes through GitHub repositories, papers, technical blogs, OSS contributions, or research presentations
求める人物像
- MI-6のインターンシップは、純粋なアカデミックリサーチだけを行う場ではありません。研究開発の現場に入り込み、実用化につながる技術をつくり、顧客価値を生み出し、次世代のR&Dワークフローを形にしていくことに情熱を持つ方に向いています。
- 研究・技術を社会実装や顧客価値につなげることに関心がある方
- 化学・材料、AI、ソフトウェア、実験の境界領域に挑戦したい方
- 未整理な課題に対して、自ら仮説を立て、検証し、前に進めることが好きな方
- 新しい技術や未知の領域を学び続けることを楽しめる方
- 自分と異なる専門性や考え方を尊重し、チームで成果を出せる方
- 分からないことを抱え込まず、積極的に相談・議論できる方
- 完璧な正解を待つよりも、実験し、改善し、価値あるアウトプットを出すことを重視できる方
募集要項最終確認 10/10
- 職種
- 研究職（応用研究員）
- 雇用形態
- インターン Internship
- 採用区分
- [Internship] Research Scientist / Research Engineerインターン Internship
- 給与
- 応相談
- 給与の詳細
- 本インターンシップは、無給での実施を基本としています。 ただし、インターンシップでのアウトプット、継続希望、テーマとの適合性、社内プロジェクトへの貢献可能性などを踏まえ、有給インターンシップへ移行するケースが多数あります。実際に、無給インターンシップから開始し、その後有給インターンシップとして継続している事例もあります。 まずは相互理解とテーマ探索の機会として開始し、継続的に価値を発揮いただける場合には、個別に有給化を相談します。 This internship generally begins as an unpaid internship. However, depending on your output, interest in continuing, fit with the theme, and potential contribution to internal projects, there are many cases where interns transition to a paid internship. In practice, several interns have started in an unpaid format and later continued as paid interns. We treat the initial phase as an opportunity for mutual understanding and theme exploration. When there is a strong fit and continued contribution, we will discuss the possibility of transitioning to a paid internship individually.
- 勤務地
- 神奈川県横浜市
- 働き方
- 原則フルリモート勤務です。また、テーマやプロジェクトの内容に応じて、当社のLab Automation拠点（横浜・本牧）に来ていただく場合があります。
- 勤務時間
- 就業開始時に相談の上決定To be determined upon consultation at the start of the internship.
- 選考の流れ
- The selection process consists of document screening followed by one interview.書類選考後、面接を1回実施します。
- 掲載日
- 2026/06/30 22:48（103日前）
- 最終確認
- 2026/10/10 20:02（1日前）
仕事内容
Example Internship Themes / インターンシップで取り組むテーマ例
- Internship themes will be designed based on your interests, skills, and background. Example themes include:
- 応募者の関心やスキルに応じて、以下のようなテーマを設定します。
1. Research Data Analysis / 研究データ解析
- Integrated analysis of experimental data, measurement data, and research context in materials development projects 材料開発プロジェクトにおける実験データ・計測データ・研究文脈の統合解析
- Feature engineering, time-series analysis, and image data processing 特徴量設計、時系列データ解析、画像データ処理
- Visualisation and model validation to support hypothesis generation and decision-making 仮説生成や意思決定を支援する可視化・モデル検証
- Interpretation of experimental results, reliability assessment, and uncertainty analysis 実験結果の解釈、信頼性評価、不確実性の分析
2. AI and Algorithm Development for Materials R&D / 材料開発を加速するAI・アルゴリズム開発
- Implementation of Bayesian optimisation, machine learning models, and uncertainty estimation ベイズ最適化、機械学習モデリング、不確実性推定の実装
- Feature engineering for materials and chemical data 材料・化学データに適した特徴量設計
- Model development using computational science simulations and physical/chemical domain knowledge 計算科学シミュレーションや物理化学的知見を活用したモデル開発
- Use of LLMs for structuring research context, supporting experimental design, and extracting knowledge LLMを用いた研究文脈の構造化、実験計画支援、知識抽出
3. Lab Automation and Experimental Data Infrastructure / ラボオートメーション・実験データ基盤開発
- Development of software that connects experimental equipment, measurement systems, and data infrastructure 実験装置、計測機器、データ基盤を接続するソフトウェア開発
- Automated collection and structuring of experimental logs, measurement data, and metadata 実験ログ、計測データ、メタデータの自動収集・構造化
- Design of researcher-friendly experimental workflows and data entry experiences 研究者が使いやすい実験ワークフロー・データ入力体験の設計
- Development of mechanisms that connect AI and optimisation algorithms with physical experimentation AIや最適化アルゴリズムと実験プロセスを接続する仕組みの開発
この求人は、MI-6株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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- 光接続部品の研究・開発
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