次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

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GenAI Engineer Intern (Part time, Remote)

Quantum Strides LLC

リモート勤務

勤務地
Remote (India)
勤務時間
Intern
掲載日
2026年10月10日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

Company: Quantum Strides Location: REMOTE/ WFH Job Type: Internship (Contract) About Quantum Strides: Quantum Strides operates at the forefront of Artificial Intelligence (AI) and Integrated Workplace Management Solutions (IWMS). As a premier partner for technology leaders like IBM and AWS, we deliver transformative solutions to a prestigious client portfolio that includes several Fortune 100 companies. Our team of innovators and strategic problem-solvers is dedicated to leveraging technology to overcome complex challenges and drive significant success for our customers. If you are passionate about building the future of enterprise technology and want to make a tangible impact, join us. About the role Our AI team builds generative-AI products in-house. We're looking for a final-year student or recent grad to join as a GenAI Engineer Intern and get hands-on with modern, cloud-based AI from day one. This isn't a "follow the spec" role. We care more about how you think than how many lines of code you've written. If you can take a fuzzy problem, reason your way to a sensible approach, build a rough version, and learn fast when it breaks - you'll do well here. The work is real: you'll contribute to products people actually use, not throwaway demos. What you'll do Help design, build, and ship GenAI features — RAG pipelines, LLM-powered applications, and conversational interfaces — across our products. Take ambiguous problems, break them into approaches, prototype quickly, and iterate based on what you learn. Work with LLM APIs and AWS services (Bedrock, Lambda) to wire up prototypes, pipelines, and integrations. Build and consume APIs to connect models to data, databases, and backend systems. Test, evaluate, and debug AI behavior — prompts, retrieval quality, edge cases — to make sure things actually work. Document what you build and share what you learn with the team. Keep up with a fast-moving field and bring ideas back to us. What we're looking for Currently in your final year, or a recent grad, in Computer Science, Data Science, or a related technical field — or equivalent ability you can demonstrate. Strong problem-solving and critical thinking. You can take a vague problem and reason toward a solution instead of waiting for exact instructions. Working knowledge of Python — you can read and write basic code. You don't need to be an expert. Exposure to AI / ML / NLP concepts through coursework or projects. A basic understanding of the cloud, specifically AWS — you know the core building blocks and have spent at least a little time in the console. Real curiosity and the habit of teaching yourself new things. Clear communication — you can explain your reasoning and walk someone through your thinking. Nice to have Hands-on experience with AWS (Lambda, Bedrock, or similar) through projects, coursework, or internships. Anything you've built with LLM APIs (Anthropic, OpenAI, Bedrock), RAG, vector databases, or prompt engineering. Familiarity with building and consuming APIs. Basic front-end (HTML, CSS, JavaScript) for wiring up simple interfaces. Side projects, hackathons, or anything you've built on your own initiative — we love seeing what you make when no one's assigning it. What you'll get Real ownership on the products we build and ship. Mentorship and hands-on exposure to production-grade GenAI on AWS. A fast-moving AI toolkit to build with — browser-use agents, voice agents, browser automation (Playwright), and graph & vector databases. A front-row seat on our AI team, where your ideas count. Originally posted on Himalayas

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。