Waterloo Experience Accelerate – Microsoft AI インターン

概要

Waterloo Experience Accelerate (WEA) – Microsoft AI は、University of Waterloo と Microsoft Canada が共同で実施するインターンシッププログラムです。

参加者は職場スキル研修と Azure ベースの AI / ML トレーニング を受け、その後 Microsoft が提示する実課題に対してチームでソリューションを構築します。

私はその中で Python フルスタック開発インターン として参加し、データ収集・バックエンドアーキテクチャ・Azure 上での機械学習処理を担当しました。

プロジェクト：求人票のバイアス検出 AI システム

チームでは、数万件の求人票から潜在的なバイアスを検出する Web AI システム を開発しました。

• Python 製バックエンド API を設計・実装し、求人データの取得・前処理・提供を担当。
• 大量の求人情報を取得するための スクレイピングおよびデータ収集パイプライン を構築。
• Azure Machine Learning を用いて、求人票中のバイアスを検出するカスタムモデルをトレーニング。
• ソリューション全体を Azure クラウド 上にデプロイし、数万件規模のデータを扱えるようスケーラビリティを確保しました。

役割とチームワーク

• 4人チームのテックリード として、技術選定やアーキテクチャ設計をリード。
• ソフトウェア開発経験の少ないメンバーに対し、Azure や AI/ML ツールチェーン の使い方をレクチャー。
• コードレビューや設計レビューを通じて、データ収集から推論までのパイプラインの品質と保守性を高めました。

技術的ハイライト

• Python フルスタック開発：バックエンド実装と Web フロントエンド統合を担当。
• データアーキテクチャと収集：大規模な求人データ収集とクリーニングのワークフローを設計。
• カスタム AI モデル：テキスト前処理・特徴抽出・モデル学習パイプラインを構築し、偏見表現の検出を実現。
• Azure との統合：Azure のコンピュート・ストレージ・ML サービスを活用し、実験から本番デプロイまでを一貫して管理しました。

成果

• 数万件の求人票をスキャンし、潜在的なバイアスを検出できる AI システム を完成させ、プロジェクトの目標を達成。
• 技術力だけでなく、リーダーシップやメンタリング面も評価され、雇用主から高い評価 を得ました。