【22卒】野村證券の冬インターン体験記（理系/クオンツデータサイエンス）No.13412（2021/3/24公開）

理数系、IT系の知識を金融という領域で考えた時に最も生かせる分野がクオンツ・データサイエンスと考えられる。銀行・證券・保険の中で最も興味があった証券会社、かつ業界１位の会社である野村證券のインターンに興味があったため。

若干名のみインターン参加可能ということであったので、能力そのものを重視されていると思った。それゆえ、ESにおいては、あいまいな表現は避け、「自分は何を学んで、そのうえで何を達成してきたか」を出来るだけ明確に書くようにした。

金融の前提知識はいらない、と言われた通り、どれだけ自分の専門性（数学・物理・情報）をしっかり深められているかを重視されていた。

エントリーシート → WEBテスト → 最終面接

本インターンへの志望理由 / これまでで達成した経験（ガクチカ）/ あなたの専門にしている領域について一つテーマを選んで、高校生にも分かるように説明してください（800字)

web で入力

マイページ

この職種は非常に専門性と論理性を重視している職種であったので、自身の専門（物理）の説明問題を他人（素人）に読んでもらい分かるかどうかを確認してもらった。

就活サイトの前例を、野村證券だけでなく同業他社についても確認して、どういった共通点があるのかを分析した。

なし

なし。前日にしっかり睡眠をとり、食後数時間おいて取り組んだ。

玉手箱

計数・言語

なし

オンライン

最初に自己紹介と研究内容について聞かれてそこまでは厳かな雰囲気であったが、２，３質問が終わると非常に和やかなインタビュー形式になった。

やはりその人の専門性と、それを説明するだけの論理性が重要であると感じた。他の参加者も同じような背景を持った人が多いため、数学、IT系に強いことは肝要であると思う。

あなたの研究内容を教えてください。

私は素粒子物理を専攻していて、特に未知の素粒子を探索することをモチベーションに研究しています。素粒子に関する大きな国際プロジェクトに参加していて、特に私は解析システムの方を担当しています。未知の粒子を見つけるためには、その粒子がなんであるかを正確に把握しなければいけませんが、粒子には顔が書いてあるわけではないため基本的に分かりません。そこで、私が開発しているシステムは、機械学習を用いて未知の粒子と既存の粒子を識別する分類装置です。基本的にはコーディングだけでなく、実験データからどういった情報が得られるかといった分析の方も、本分類装置をもとに行っています。

クオンツ・データサイエンスという領域でどういったことに興味がありますか？

私は自身の研究で機械学習を用いていたり、物理・数学を頻繁に使うことから、そういった知見が生かせる領域であるクオンツ・データサイエンスに非常に興味があります。特に、時系列解析や自然言語処理など、様々なAIの手法を用いた景気・株価予測を本インターンを通じて学びたいと思っていて、そこで得た知見をより幅広いクオンツの文脈に生かしたいと考えています。

なし

なし

与えられた課題に対する分析とプレゼン（個人作業）

基本的には個人作業で解析・資料作成を行う。ただ社員や雑談部屋は常に存在するため、質問や他参加者との相談は頻繁に行われていた。

クオンツやデータサイエンスにおける様々な手法とプレゼンにおける注意点。

１つの共通課題（理論株価の推定）と３つの選択課題（一つ選ぶ、金融やAIに関する課題）を５日間で自由に分析して最終日にプレゼンを行う

前半にやったこと

基本的には分析課題に対する分析作業が中心であった。間にいろんな社員（若手から、かなりの重役まで）のお話や質問をお聞きするイベントも設けられた（一日２時間ぐらい）

後半にやったこと

後半も基本的には課題分析と資料作成が中心であった。間にお話しをお聞きする時間も設けられたがそこまで多くはない。前半と違って、メンターの社員の方から積極的に質問や進捗報告する機会が増えた。

野村の金融工学研究所の社員や部長クラス

特になし

基本的にはメンターの方と課題分析について様々な質問を行って交流する。交流会もあって複数の社員との雑談するフェイズも存在した。最終日にはプレゼンと課題に対するフィードバックが行われた。

単純に分析課題が難しく、求められるプレゼン資料のレベルも高いため、５日間が濃密であった。特に答えがある課題ではなく、分析と考察という「深さ」が求められたので、時間の許す限り頭と手を動かしていたので大変だった。クオリティを考えなければ正直そこまで大変ではないが上げようと思えばキリがなかった。