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エントリーシート

プログラミング技術とその使用経験について

C++ 授業でゲーム、電卓アプリなどの制作 C# Unityでのゲーム制作、インターンでのデータ分析、ハッカソンでのアプリ制作 Java 授業でのAndroidアプリ制作 PHP アルバイトでのデータベースやクラウドインスタンス操作 Ruby アルバイトでの顧客情報管理システムのバックエンド開発 Python アルバイトでの電力需要予測モデル開発、インターンでのデータ分析、競技プログラミング、授業や研究での機械学習モデル実装 JavaScript ハッカソンでのブラウザゲーム制作 R 授業での統計分析、重回帰分析、非負値行列因子分解 3D 授業、アルバイトでのゲーム制作 RDBMS アルバイト、インターンでのSQLによるデータ操作 ソースコード管理 授業、アルバイト、研究でのGitHub使用、インターンでのAzure DevOps使用 CI 授業でのCircleCI使用

アルバイト・インターン就業経験について

株式会社○○ではシステム開発アルバイトとして7ヶ月間、○○予測モデルや顧客情報管理システムの開発に携わりました。○○株式会社ではソフトウェアエンジニアインターンとして2ヶ月間、○○の文字入力機能のUX改善に関するビッグデータ分析を行いました。株式会社○○ではゲームエンジニアアルバイトとして4ヶ月間、過去にリリースされたスマートフォンアクションゲームの再現実装を行いました。

大学時代頑張ったことについて

私は大学時代に、深層学習による○○予測をテーマとする卒業研究に力を入れて取り組みました。この研究に取り組むにあたって、自分の英語力と専門性を磨き、研究成果をより広く発信するため、査読付き国際会議での発表という目標を設定しました。研究を進める上で難しかった点は、自分の研究テーマが独創性の高いもので、教授の指導を受ける機会が限られていたことです。そこで私は、先輩や同級生にわからないことを質問するだけでなく、相手が困っている問題にも一緒に解決策を考えることによって、お互いが抱える技術的な課題を乗り越えつつ、その過程で共通の研究分野である深層学習について多くの知見を得ることができました。こうした努力が実を結び、卒業後目標の国際会議である○○に投稿し、採択されることが叶いました。主体的に目標を設定し、周りと助け合いつつ高みを目指して挑戦することが、やがて大きな成果に結びつくことを学びました。

各質問項目で注意した点

一般的な内容になっているので特筆すべき点はない。他社と共通だが、結論ファーストとSTAR法による構造化を心掛けた。

結果通知時期および結果通知方法

結果通知時期：2週間以内 結果通知方法：メール

インターン参加内容

インターンシップ名

データサイエンティスト長期インターンシップ

インターン参加企業を知ったきっかけは何ですか。

サービスを利用しているから

どういった基準でインターンを選びましたか。また他にどんなインターンを受けていましたか。

インターン選びの基準： ・志望企業である ・データサイエンスや開発関連の実務経験ができる 他に受けていたインターン：Google、Amazon、Apple、Microsoft Development、日本IBM、ソニー、コーエーテクモ、ヤフー、リクルート、LINE、サイバーエージェント、Cygames、ソフトバンクなど

このインターンを受けるにあたり特に工夫したことはありますか。

ES通過後はカジュアル面談と称して一回の面接で合否が決まった。顔合わせやインターン内容紹介程度の本当のカジュアル面談だと思っていたので全く準備していなかったが、臨機応変で切り抜けることができた。就活の軸やキャリアビジョンなどに関するしっかりした自己分析ととっさの対応力が重要だと思う。

インターンを受けるにあたって事前にやっておけばよかったと思うことがあれば教えて下さい。

技術や経験などのほかに、なぜデータサイエンティストを目指すか、どういったデータサイエンティストになりたいかといった問いに関して振り返っておくとよいと思う。

実施日程および場所

実施日程：3月中旬～下旬 実施場所：自宅（初日と最終日だけ出社）

インターンの形式

実務体験

インターン期間

3週間

参加社員数および参加学生人数

参加社員数：4人 参加学生数：3人

参加学生の属性

京都大学など

報酬の有無

あり

交通費補助の有無

あり

インターンで取り組んだ課題・業務の具体的な内容

秘密保持契約があるため詳細には記載できないが、とあるビジネス指標の時系列予測を行う機械学習システムの改善というプロジェクトをチームの社員と協力して進めた。他の参加学生とはインターン参加の時期が異なるため、学生一人での業務となる。成果に対するプレゼンテーションはあった。

ワークの具体的な手順

・PCの受け取りとオンボーディング（課題説明や環境設定含む） ・システムのユーザーに対するヒアリングとそれに基づくプロジェクトスコープの決定 ・データの抽出と整形 ・探索的な分析 ・モデル構築 ・事業部に向ける発表

インターンの感想・注意した点

実務体験というか実務そのものであり、入社した場合も同じような業務内容になることがメンターの話からわかったため、仕事のイメージをつかみやすく、企業と職種とのマッチングを確認できるインターンとなっている。プロジェクトの規模に対して時間が限られているので、成果発表でのアウトプットと、それまでのロードマップを意識したスケジュール管理が重要だったと思う。技術面に関しては高度な機械学習アルゴリズムを実装して最高精度を叩き出すよりかは、ユーザー目線でニーズを考慮した上、それを実現できかつコストに見合う最適な手法の組み合わせを取捨選択することが重要だと学んだ。

懇親会の有無と選考への影響

非公式の懇親会あり。選考直結。

インターンシップ参加による、本選考での特典（一部選考免除）などがありますか。

あり

インターン中の社員との交流

チーム内の社員と直属の上司以外に、他の技術系部署のマネージャーと面談させていただいた。

インターン前の企業・業務・社員に対するイメージ

社長によるトップダウンな組織、社員間の英語レベルの違いによる軋轢

インターン後の企業・業務・社員に対するイメージ

少なくともデータサイエンティストチームはボトムアップな意思決定が行われており一人一人の裁量が大きい。上層部からのトップダウンな方針決定とはある程度調和が取れていたと思う。TPOに合わせてうまく英語と日本語を使い分けており、コミュニケーションに支障をきたすような場面に出会うことはなかった。