- Q. 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。
- A. ユーザー系IT企業に興味があり、応募した。また、シュミレーションワークの時間が他社と比べて長く取られていた点も魅力的だと感じた。企業説明会とワークと座談会が1日にまとめて受けられるので、効率がいいと思った。続きを読む(全103文字)
【22卒】日本アイ・ビー・エムシステムズ・エンジニアリングの冬インターン体験記(文系/データサイエンティスト)No.17651(京都大学大学院/男性)(2021/9/7公開)
日本アイ・ビー・エムシステムズ・エンジニアリング株式会社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。
2022卒 日本アイ・ビー・エムシステムズ・エンジニアリングのレポート
公開日:2021年9月7日
インターン概要
- 卒業年度
-
- 2022卒
- 実施年月
-
- 2020年12月 上旬
- コース
-
- データサイエンティスト
- 期間
-
- 3日
投稿者
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。
データサイエンティストの働き方や、どの様な課題に対してチャレンジしているのか、使用する技術の自由度はどの様なものなのかなど、IT関連からデータサイエンスまで幅広く知りたかったことと、IBM技術の先駆者。最後の砦を謳っている企業であることからこのインターンに興味を持った。
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。
選考に受かるためにこの企業の特徴をweb上で詳しく調べた。具体的にはこの企業はIBM技術の最後の砦、技術の先駆者という役割を担っているということや、それがどういう意味なのかを会社説明動画などを見て研究した。
同業他社と比較して、このインターンの選考で重視されたと感じるポイントを教えてください。
私においては少なからずデータサイエンスに関する知識があったことが選考において重視されたと思うが、インターン参加者にはそれほどデータサイエンスに関する知識が無い人もいたので、重視されるポイントは人によると感じる
選考フロー
エントリーシート
エントリーシート 通過
- 実施時期
- 2020年11月 上旬
- 通知方法
- メール
- 通知期間
- 1週間以上
ESの内容・テーマ
・このインターンに応募した理由
・どの様なエンジニアになりたいか
・エンジニアとして成し遂げたい目標
ESの形式
web上で入力
ESの提出方法
採用サイトのマイページから提出
ESを書くときに注意したこと
少なくとも技術に興味があることをアピールしなければならないと感じた。それはこの会社が技術の専門集団であることから、技術に興味がないと判断されればインターンに参加する意味も無くなってしまうからである。
ES対策で行ったこと
この企業の理念(IBM技術の最後の砦。技術の先駆者)を意識し、この理念を有する貴社においてスペシャリストの働き方や考え方を学びたいと積極性をアピールしつつこのインターンで得たいものを書いた。
対策の参考にした書籍・WEBサイト
なし
インターンシップの形式と概要
- 開催場所
- オンライン
- 参加人数
- 20人
- 参加学生の大学
- 東大京大早慶MARCH地方大学など幅広い層の学生がいた。 院生と学部生は半々程度である。
- 参加学生の特徴
- 参加者の中にはデータサイエンスに詳しいものもいれば、pythonを触るのも初めてという初学者もいた。
- 参加社員(審査員など)の人数
- 6人
- 報酬
- なし
- 交通費の補助
- なし
- 昼食費の補助または現物支給
- なし
インターンシップの内容
インターンの形式・概要
オープンデータを用いて予測モデルを組み、ビジネス提案をする。その際、専門用語を用いて話すのではなく、全く知識のない者に対して説明するという仮定をおくこと。
インターンの具体的な流れ・手順
3日間でオープンデータから予測モデルを組み、最終日にはプレゼン形式で発表会(ビジネス提案)を行う。その3日間の中で社員との座談会などが間にあった。
このインターンで学べた業務内容
機械学習やディープラーニングでよくある解釈はできないが予測精度はいいという、結果のみではなく過程も重要視し、クライアントに対して不信感を抱かせずビジネス提案の成功率を上げるという考え方を学んだ。
テーマ・課題
オープンデータを用いて予測モデルを組み、ビジネス提案をすること
1日目にやったこと
インターンシップ初日にはインターンシップの説明、顔合わせとチーム発表が行われ、それぞれのチーム内でまずどの様な提案を行うのか、その提案をするにあたって予測すべきものは何かなど、各種データの分析を行った。
2日目にやったこと
2日目にはデータから予測モデルを立て、資料作りを始めなければ3日の発表まで間に合わないため、どの様な提案をするか具体的に練り、その提案を前提として予測モデルを立て、並行して資料を作成した。
3日目にやったこと
発表に向け資料や追加データの必要性などの最終確認を行った。審査員は人事課の方とデータサイエンティストの社員方で6名程度だった。発表の最後にはフィードバックがあり、実務の難しさについて説明を受けた。
発表会はありましたか?
- はい
- いいえ
審査員の肩書き
人事 / データサイエンティスト
優勝特典
なし
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?
インターンシップ中には各グループに現職のデータサイエンティストの方が1名ずつ付き、分析を行うにあたりアドバイスをいただいた。また、社員との座談会がありそこではざっくばらんに働き方やプライベートなどについて話を伺った。最終日には他チームのデータサイエンティストの方からフィードバックを数個いただき、研究と実務の違いについて教えていただいた。
苦しい・大変だと思った瞬間は何ですか?
インターンシップで大変だったことはとにかく時間がないことである。3日間で提案内容を練り、そこからデータを分析・予測モデルを組み、発表資料を作成・発表練習を行うという濃い内容だったため、チーム内での役割分担が非常に重要であったと感じる。したがって、どの様な人物にどの様な仕事を割り振るかというマネジメント能力も求められていたと感じる。
インターンシップを終えて
インターン中、他の学生とはどのように関わりがありましたか?また、そこから学びはありましたか?
学生との関わりはチーム内でしかなかった。オンラインだったので他のチームの学生と意思疎通を図る様な環境になかった。チーム内ではそれぞれの学生がデータ分析に対して色々な視点を持っていたので、ゼミで分析をしている様な感覚があってとても勉強になった。
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したからこそ学べたことは、ビジネス現場において機械学習などを使用したことがなかったので、ビジネスならではの使い方(いかに精度を上げるかではなく、十分な精度があるならば、説明可能性に重点を置く)を学べたということに尽きると思う。
参加前に準備しておくべきだったこと
このインターンシップに参加するならある程度データ分析(特に機械学習を用いた回帰や分類)を一度経験しておく必要があると思う。また、分析ツールもRではなくPythonを用いるので、Pythonに慣れておくことも必要であると思う。
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
このインターンで行ったことは、実際に現場で行われている作業に非常に近いということから、この作業の延長上にこの企業で働いている自分が想像できた。また、説明会や座談会などからこの会社の詳細なところまで説明を受けることができたことも大きい。しかし、開催形式はオンラインであったため、オフィスで働く自分までは想像できなかった。
本選考で内定が出ると思いましたか?
- はい
- いいえ
私はこれまでビジネス提案で機械学習モデル等を用いたことはないが、研究やコンペティションにおいて様々な領域で機械学習モデル(ディープ系を含む)を用いてきた。したがって、その様な経験がこのインターンでも生かされたため、技術に関しては選考上問題ないと感じる。
この企業に対する志望度は上がりましたか?
- はい
- いいえ
志望度が上がった理由は、現役の色々なデータサイエンティストの方から色々なアドバイスやフィードバックを受け、この会社は教育環境が非常に良さそうであるということや、インターンシップ中の説明会や座談会などから、この会社は若手でも手を挙げれば色々なプロジェクトに参加できるなど、チャレンジできる環境があることなど社内の情報が得られたからである。
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
実際本選考において、インターンシップでの振る舞いを評価していた旨聞かされた。インターンシップにおいては各チームに1人社員の方がつくので、そのチームでの振る舞いがその社員の方の目に止まったのだと考える。
参加後の社員や人事のフォローについて教えて下さい
インターンシップ参加後はインターンシップ参加者限定の説明会、早期選考が用意されていた。また、インターン参加者は早期選考においてESが免除されていた。
参加前の志望企業・志望業界を教えて下さい
インターンシップ参加前の志望業界は、IT業界・特にデータサイエンティスト職を志望していた。この理由としては、実際研究において学習モデルを考案したり、データサイエンス関連の分析を行うことがあったので、自身の専門性を生かして社会で働きたいということ、データを分析することでより良い意思決定に寄与したいという思いがあったことから、この業界や職種を選んだ。
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?
このインターンシップへの参加によって、IT企業、特にデータサイエンス関連の業務はとても知的好奇心の溢れる職業だと思った。しかし、機械学習の様なデータサイエンスの花形の裏にはとても泥臭い様な作業が存在することに注意が必要である。この様なIT業界全体にも言える様な表の面と裏の面を同時に知ることもできた。その後の志望業界に変更はない。
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分析業界を志望しており、その中でも受託分析をメインに行っている現場を見てみたかったから。
勤務地も世田谷であるため交通の便利である。また、なかなか首都圏で分析を行っている所はないため、興味を持ちました。続きを読む(全102文字)
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日本アイ・ビー・エムシステムズ・エンジニアリングの 会社情報
会社名 | 日本アイ・ビー・エムシステムズ・エンジニアリング株式会社 |
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フリガナ | ニホンアイビーエムシステムズエンジニアリング |
設立日 | 1992年7月 |
資本金 | 1億円 |
従業員数 | 228人 |
決算月 | 12月 |
代表者 | 内藤拓也 |
本社所在地 | 〒105-0001 東京都港区虎ノ門2丁目6番1号 |
URL | https://www.ibm.com/jp-ja/services |
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