【データ駆動で未来へ】【20卒】楽天グループのエンジニアの本選考体験記 No.7535（東京工業大学大学院/男性）（2019/7/22公開）

日々プログラミングを書く習慣
簡単な計算機科学の復習

プログラミングコードテスト

自分が何をしたいのかを明確にすることが重要です．
インターンシップの段階では，ある程度漠然としていても問題ありませんが，理由はしっかり述べられるようにすることが評価されると思います．

主にインターンシップのマッチングなので、どんな仕事をしてみたいか、スキルセットの確認
面接というよりは面談に近いため、和やかな雰囲気だった

インターンシップでやってみたいこと

インターンシップでは，実際に楽天のサービスに近いところでの実装をやってみたいです．フロントエンドは特に経験がないため自信がありません．興味があまりなかったため，自分から積極的には学習はしていません．
バックエンドに関しては，興味があり，将来的にも関わっていきたいと考えています．実務で多少経験はありますし，自分でも書籍やWebサイトなどを通じて学んでいます．
今まで，他企業のインターンシップでは，主に実データを用いて，実際にサービス開発に関わる部分を機械学習や確率モデルで実装するといったことをしていました．
バックエンドも同時に，そこで経験しました．まだ，漠然としていますが，バックエンドを中心に学んでみたいです．

どうしてバックエンドなのか

機械学習という技術も興味はあります．
機械学習は現状の特別な技術の一つという立場よりも，今後，エンジニアが知らなくてはいけない技術になると考えています．
国内外の大学を問わず，コンピュータサイエンスの中ではデータサイエンス，機械学習がカリキュラムに入っています．
しかし，AWSやAzure，GCPといったクラウドサービスの中には，簡単に機械学習モデルを作れるサービスが登場し，誰でも簡単に機械学習を使える時代になりました．
そういう観点では，今後リテラシの一部になると思います．
しかし，バックエンドは機械学習の中でも必要であり，広く役に立つ技術だと思います．
バックエンドの技術が基盤にあった上で，機械学習の実装が成り立っていると考えているからです．

楽天のどういった点が魅力的なのかを伝えること．
長続きしないということも，ネガティブな印象を与えるかと思ったが，意外と同意が得られた．

最終面接なのでラフさは少なくなり，質問を答えても，反応がややわかりにくいですが，話をしっかり聞いてくれて，学生に向き合ってくれている．

どうして楽天にしたのか

以前のインターンシップでは，データが少なくいい結果が出ないことがありました．しかし，今回，楽天でインターンシップをさせていただいた中で，データの量，種類に驚くと同時に，それらを使うことで様々な可能性を秘めているとも思いました．データがあることで機械学習モデルの精度はない場合に比べていいですし，データの種類という意味では，他の企業にないデータを使えるため，様々なサービスに反映することはできると思い，楽天独自の経済圏が自分にとって，非常に魅力的でした．

自分は，グローバルに活躍してみたいと思っており，多国籍企業であるとともに，日本を拠点にしながら，本気で世界と戦っている日本企業の一つだと感じ，この点も非常に魅力的でした．

将来はどういったことを成し遂げたいか（なにかしていることはあるか）

本を書いてみたいというのがキャリア上で成し遂げてみたいと考えていることです．
技術的な本を書くためにはある程度の技術力、加えて、その技術を広く、わかりやすく伝える能力が必要です。自分のキャリア、技術力、能力を形成する上で一つの指標にもなると考えています。
また、最新技術や既存の技術、よく知られていない技術を世の中に伝えることは、IT業界全体にもいい影響を与えます。技術が広く知れ渡ることで開発や研究が前進するものだと考えています。
ただそういったアウトプットをやろうとしてもなかなか続かなく，数回チャレンジしています．
わかりやすく伝える点では，人前で発表するときに，自分の発表を録音し，あとで聞き直してどこがダメなのかを復習しています．