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【データ解析で未来を切り拓く】【20卒】リクルートテクノロジーズの冬インターン体験記(理系/エンジニア)No.6392(東京大学大学院/男性)(2019/6/25公開)

株式会社リクルートテクノロジーズのインターンに参加した理由や選考フロー、実施期間、当日の形式や具体的な内容、インターン参加後の感想など、体験記の詳細を公開しています。ぜひ、先輩の回答をインターン対策に役立ててください。

※ 本ページに表示されるタイトルおよびHTML上のメタ情報には、生成AIが作成した文章が含まれます。

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2020卒 リクルートテクノロジーズのレポート

公開日:2019年6月25日

インターン概要

卒業年度
  • 2020卒
実施年月
  • 2019年2月
コース
  • エンジニア
期間
  • 5日

投稿者

大学
  • 東京大学大学院
参加先
内定先
  • LINEヤフー
入社予定
  • LINEヤフー

インターンシップ参加前

このインターンに興味をもったきっかけ・参加した理由・選んだ基準を本音ベースで教えてください。

ツイッターに自然言語処理ハッカソンの告知が流れてきたのと研究室の先輩が去年参加していたことを思い出して存在を知った.アルバイトで自然言語処理を扱っているし実際のデータに適用してみると楽しそうだと思って参加を決意した.

このインターンの選考に受かるために行った対策・準備・勉強したこと・調べたことを教えてください。

特別なにか勉強するということはなかったがアルバイトで扱っている自然言語処理のアルゴリズムを少し詳しく勉強した.

選考フロー

応募

応募 通過

実施時期
2019年01月
応募媒体
企業ホームページ

インターンシップの形式と概要

開催場所
東京本社
参加人数
8人
参加学生の大学
全国の大学から自然言語処理を扱う研究室の学生が参加してきていた.
参加学生の特徴
自然言語処理といっても幅広いがそれぞれの細分化された分野の中で最先端の研究を行なっている学生だった.
報酬
なし

インターンシップの内容

テーマ・課題

リクルートが運営するサイトのデータを使って何が言えるかを考える

前半にやったこと

最初の日に使うデータとビジネス上の課題を伝えられてそれを解決する策や課題の原因または単にデータを分析して何かしらの知見をえて欲しいと言われた.それから毎日データを分析した.

後半にやったこと

後半も毎日データを分析し様々な仮説を検証していった.最終日が発表だったので,最終日には発表資料を作り始めて制限時間内に発表できるように簡単な発表練習を行なった.

発表会はありましたか?

  • はい
  • いいえ

審査員の肩書き

現場の社員

優勝特典

図書カードやボールペン

インターンシップを通して印象的なフィードバックは何ですか?

期間が短かったのでハッカソンでは仮説を発見する程度で終わってしまったが本来ならこれからA/Bテストなどを行い機械学習アルゴリズムをサーバーに実装するものだと聞いて実際の仕事はどんな感じかわかった気がした.

苦しい・大変だと思った瞬間は何ですか?

SQLは触ったことはあったがばりばり使えるほどではないので最初は慣れなくて大変だった.またデータを見ていてもビジネスの解決策たりうる仮説を思いつけなかった.しかし現場の社員の方に質問すればクエリを考えて教えてくれて後半にはある程度自分でもクエリをかけるようになった.

インターンシップを終えて

インターンシップで学んだこと

インターンシップに参加することで他ではさわれない企業の生データを見ることができ純粋に面白かった.個人的には機械学習ではアルゴリズムを考えるよりも面白いデータに簡単でも計算が早く終わるようなアルゴリムズを実装し他方が楽しいと考えていたので楽しかった.

参加前に準備しておくべきだったこと

SQLに詳しければ社員の方に聞かずともクエリをかけてもっと早く仮説を立てて検証するサイクルを回せたかなと思った.

参加してみて企業で働いている自分を想像できましたか?

  • はい
  • いいえ

今回のリクルートのインターンでは自然言語処理ハッカソンと銘打っていて自然言語処理が前面に出ていたが現場の社員の方と話していると実際の業務では普通の機械学習や画像関連の仕事もあるらしく専門でない仕事がアサインされることもあると聞いて様々な仕事ができそうだと思った.

本選考で内定が出ると思いましたか?

  • はい
  • いいえ

短期間のハッカソンではできることが限られるので簡単な仮説を立てて検証することを複数行えば何かしら意味のある発見をする確率は上がり評価もされやすい.しかし実際の選考ではこの経験が評価されるとは限らずインターンに参加したから内定が出るとは限らないなと思った.

この企業に対する志望度は上がりましたか?

  • はい
  • いいえ

機械学習のアルゴリズムを考えるのはツールなどが普及すればコモディティ化していくが生データに属するドメイン知識は簡単には代替できないと思うので独自の生データをたくさん持つ企業に行くというのはキャリア選択として正しいのではないかと社員の方と話すうちに思ったので.

この企業を本選考でも受験予定ですか?

  • はい
  • いいえ

インターンへの参加が本選考に有利になると思いましたか?

  • はい
  • いいえ

ハッカソンの成績などが本選考に影響することはないと冒頭でマネージャーの方がおっしゃっていたので本選考で特に有利になることはないと思った.実際本選考のエントリーは自分からエントリーしないと案内などはこなかったので.

参加後の社員や人事のフォローについて教えて下さい

ハッカソン自体は選考に全く関係ないと聞いた.ただ現場の社員の方と話したことで中の様子がわかるのと面接会場がどこかはわかった.

参加前の志望企業・志望業界を教えて下さい

就活ではIT企業を中心に見ていて特に自社開発するような企業に興味を持っていた.研究やアルバイトで機械学習を扱っていることもあり最初は機械学習を扱うような仕事をしてそれからサーバーサイトやインフラの知見も蓄えていきたいなと思っていた.なのでこのように簡単に仕事を移れるような柔軟な人事制度を整備している企業を探していた.

このインターンへの参加がその後の就職活動にどう影響しましたか?

実際にサービスの生データを見ているだけで面白く興味があるからこそアルゴリズムのチューニングなども精が出るのではないかと思った.実際に働いている中の社員の方と話していてみなさん様々なことを学生時代勉強していて多様性がありだからこそ様々なタスクを内部で処理を完結できるのだなと思い中の社員の多様性も重視したほうがいいかもと思った.

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リクルートテクノロジーズの 会社情報

基本データ
会社名 株式会社リクルートテクノロジーズ
フリガナ リクルートテクノロジーズ
設立日 2012年10月
資本金 1億円
従業員数 612人
決算月 3月
代表者 清水淳
本社所在地 〒104-0061 東京都中央区銀座8丁目4番17号
URL https://recruit-tech.co.jp

リクルートテクノロジーズの 選考対策

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(証券コード:7047)
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