日本IBM 東京基礎研究所 インターンシップ のご案内
2026年01月07日更新
[ Quantum ] Research Tokyo Student Intern（TRL)
■役割と責任
This position is for IBM Japan.
The right person for this job will have extensive experience developing and maintaining software for running HPC and quantum computing experiments. You might come from an experimental, theoretical, or numerical background but should have familiarity with a variety of techniques for application development of quantum computers.
The primary focus of this role is to contribute to the development of open-source software tools further enabling cutting-edge experimental quantum computing research through a Qiskit (Python, C++, and Rust) based software stack.
A secondary focus is to collaborate closely with other IBM Quantum researchers and engineers to develop and implement new methods to improve the performance of IBM Quantum devices.
In addition, the role includes the development of quantum algorithms aimed at achieving quantum advantage in collaboration with our clients, leveraging both theoretical insights and practical implementation strategies to address real-world problems.
■期間：6月-9月（基本・応相談）
■勤務時間：９時～17時36分 （基本・応相談）
■勤務事業所：箱崎事業所
■日給：
「18,000円(修士)」／「20,000円（博士）」（住宅手当なし）
「24,000円（修士）」／「26,000円（博士）」（住宅手当あり）
通勤費支給
（但し、東京までの長中距離移動費用の支給はなし）
■必要とされる学歴
修士号
■必要な専門的および技術的知識
• Graduate degree in quantum computing or related field with experience running or simulating experiments
• Familiarity with High Performance Computing or quantum algorithms
• Working knowledge of python or C++ or Rust programming, with experience contributing to software projects in at least one programming language
• Strong communication and teamwork skills
[AI] Research Tokyo Student Intern（TRL）
■役割と責任
こちらは、日本IBMのポジション
IBM Research は、世界で最も大きく影響力をもった企業研究所のひとつで、新技術を発明して科学的なブレイクスルーによって社会と産業を変えていくミッションを持って、基礎研究にも多くの投資を行っています。特にAI関連の新技術は、これまで解くことができなかった困難な課題や新しい課題を解決し、従来は存在しなかったような新しいサービスを生む可能性をもっているものとして、重点的に研究開発を行っています。
AIに関連する現在のフォーカスエリアとしては、大規模言語モデル，自然言語処理，音声認識，AIエージェント，ソフトウェア工学, 時系列解析などがあります。
■期間：2026年で3ヶ月程度(応相談)
■勤務時間：９時～17時36分 （基本・応相談）
■勤務事業所：箱崎事業所
■日給：
「18,000円(修士)」／「20,000円（博士）」（住宅手当なし）
「24,000円（修士）」／「26,000円（博士）」（住宅手当あり）
通勤費支給（但し、東京までの長中距離移動費用の支給はなし）
■必要とされる学歴
修士号
■必要な専門的および技術的知識
スキルセット・知識:
基本的なコンピューター・プログラミングの知識とスキル、英語文書を読むことができる能力、簡単な会話を英語ですることができる能力を必須とし、さらに業務内容に応じてJob Descriptionに列挙するような技術分野の知識とスキルを必要とします。
語学:
・英語によるコミュニケーションスキル（メール、電話会議）が必須
・異文化に対する知識があればなおよい
[Semiconductors] Research Tokyo Student Intern（TRL)
■役割と責任
こちらは日本IBMのポジション
IBM Researchでは基礎研究から応用研究まで幅広い研究開発活動を行なっています。中でもIBM Research内に設立されたIBM Semiconductorsという部門では、現在世界的にも注目を集めている半導体に関するハードウェアとソフトウェアの研究開発を行っていて、世界をリードする成果を挙げています。
この半導体に関する研究開発を加速するために、インターン学生を募集します。半導体のロジック設計、回路設計、実装・パッケージング技術、シミュレーション技術、半導体生産を管理するITシステムのソフトウェア開発、半導体プロセスに関するデータサイエンス、が主な活躍のテーマとなります。Gate-All-Around nano-sheetトランジスタなどの2nmプロセステクノロジーの研究開発は、米国ニューヨーク州のアルバニーの研究拠点にて実施されますが、日本IBMも米国の研究員と共にワンチームとして技術開発を進めています。インターン期間中は、前述の技術領域のどれかのプロジェクトに参加し、日本IBMの研究員と共に課題解決に取り組み、IBM Researchの研究開発の一端を経験できます。扱うテーマと情報によってはグローバルのメンバとも技術ディスカッションを行う場合もあります。
■期間：2026年1月〜12月の内、3〜6ヶ月で応相談
■勤務時間：9:00-17:36（応相談）
■勤務事業所：研究するテーマによって配属が異なる。
■日給：
「18,000円(修士)」／「20,000円（博士）」（住宅手当なし）
「24,000円（修士）」／「26,000円（博士）」（住宅手当あり）
通勤費支給 （但し、配属事業所までの長中距離移動費用の支給はなし）
■必要とされる学歴
修士号
■必要な専門的および技術的知識
以下のいずれかの基礎知識
・半導体に関する基礎知識（ロジック設計、回路設計、材料、プロセス、電磁気学、電子デバイス、電気回路、実装技術のいずれか）
・シミュレーションに関する基礎知識（機械、電気(EMC)、熱、流体のいずれか）
・ソフトウェアに関する基礎知識（プログラミング、アーキテクチャなど）
・機械学習に関する基礎知識
チームとして業務を推進するためのチームワークができる人
[AI Infrastructure/Platform Research] Research Tokyo Student Intern（TRL)
■役割と責任
こちらは日本IBM/東京基礎研究所のポジション
■仕事内容
以下の何れかの分野における研究開発：
AIアクセラレータ（IBM AIU/Spyreおよび後継チップ）を活用するためのコンパイラ、ランタイムなどのシステムソフトウェア、分散環境（KubernetesあるいはOpenShift）でのAIワークロードの高速化・省電力化、コンフィデンシャル・コンピューティング
■期間：2026年1月〜12月の内、3〜6ヶ月で応相談
■勤務時間：９時～17時36分 （基本・応相談）
■勤務事業所：IBM箱崎事業所
■日給：
「18,000円(修士)」／「20,000円（博士）」（住宅手当なし）
「24,000円（修士）」／「26,000円（博士）」（住宅手当あり）
通勤費支給 （但し、東京までの長中距離移動費用の支給はありません）
■必要とされる学歴
修士号
■必要な専門的および技術的知識
コンピュータ・プログラミングおよびシステムソフトウェアに対する知識とスキル、技術的議論を英語で行うための読み書きおよび会話能力、および、上記業務内容に応じた下記技術分野に対する知識とスキル
・AIアクセラレータ (GPUまたは他のAIハードウェア)
・AIフレームワーク (PyTorch)
・AIコンパイラ・フレームワーク (MLIR)
・分散システム
・オペレーティング・システムおよび仮想化技術
・並列分散システムにおけるネットワークおよびストレージ最適化
・ワークロード性能解析および性能モデリング
・コンテナ・オーケストレーション
・コンフィデンシャル・コンピューティング
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