Yahoo!ショッピング
商品検索のためのNNモデル性能改善に挑戦

プログラム概要

※募集は終了しました

選考ステップ

• ステップ 1

  プレエントリー

  エントリー期限：
  6月5日(月)10:00

• ステップ 2

  エントリーシート提出
  コーディングテスト受験

  受験案内：5月17日(水)～
  受験期限：6月6日 (火)15:00

• ステップ 3

  オンライン面接
  6月下旬～7月中旬

• ステップ 4

  選考結果ご連絡
  7月中旬～7月下旬

日程

8月28日(月)～9月8日(金)の土日祝を除く平日にて開催いたします。

開催場所

ご自宅等からリモートにてご参加いただきます
※リモート就業のためのネットワーク環境はご自身でご準備いただきます。

プログラム内容

概要

Yahoo!ショッピングでは、ユーザーの検索意図に合致する商品を探しやすくするために、機械学習によって表示する商品の優先順位を決定しています。
機械学習モデルにいくつか選択肢があるなかで、最近では学習の精度や柔軟性の向上を目的として、ニューラルネットワーク(NN)を用いた検索改善を進めています。
本コースでは、商品掲出ロジックに適用するためのNNモデルの改善に、ご自身の得意なアプローチでチャレンジしていただきます。

内容

Yahoo!ショッピングでは、下記の2種類のモデルが動作しています。
(1)クエリと商品の関連性を予測して、関連度の低い商品を掲出しないようにするモデル
(2)KPIを最大化するように商品の順序づけを行うモデル
上記について、それぞれ下記の課題があります。
(1)ラベル付きの教師データが不足している
(2)NNならではの非構造化データを活用できていない
これらを、データ拡張や特徴量追加、モデル構造の変更などのアプローチで解決することを想定しています。
下記の流れで取り組んでいただきます。
・Yahoo!ショッピングにおける既存の機械学習モデルにキャッチアップする
・モデル改善と評価のPDCAサイクルを回す
・各手法が精度に与える影響を分析する
・最終日に成果報告のためのプレゼンテーションを行う

プレエントリー締め切り

2023年6月5日(月)10:00

エントリーシート締め切り

2023年6月6日(火)15:00

必要な経験/スキル

・NNモデルの学習を行った経験
・Pythonでデータの前処理を行った経験
・教師あり学習や勾配法をはじめとした機械学習の基礎知識
・Word embeddingsやWord2Vecなど自然言語処理に関する基礎知識

あると望ましい経験/スキル

・TensorFlowを用いたNNモデルの開発経験
・検索エンジンや検索ランキングに関する知識
・TransformerやBERTをはじめとした深層学習手法に関する知識
・弱い教師情報からモデルを学習するための知識

報酬等

・給与：時給1,500円(11,625円/日)
・就業時間：原則10:00～18:45(休憩1時間を含む)
　※上記の時間は業務により変更となる可能性があります。1日の就業時間に変更はありません。
・PC貸与(就業開始時に各種設定後発送いたします)

注意事項

・参加コースのご希望はエントリーシートにてご選択ください(複数選択可)。
・第1希望のコースから優先的に選考させていただきますが、応募者多数の場合は第2希望以下のコースにご参加いただく可能性があります。
・インターンシップは就業体験を目的としておりますので、18歳以上30歳以下の現在在学中(高校生を除く)の方以外の方のご応募はご遠慮ください。
・日本国内での就労資格がない方はご参加いただくことができません。