20卒 冬インターン
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.
続きを読む株式会社リクルートテクノロジーズ 報酬UP
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課題・テーマ | 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 |
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会場 | 東京本社 |
参加人数 | 学生8人 / 社員 不明 |
報酬 | なし |
プレゼンの有無 | 100%がありと回答 |
交通費の補助 | 不明 |
選考優遇 | 0%が有利になると思うと回答 |
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.
続きを読む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.
続きを読む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.
続きを読む就活では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.
続きを読む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.
続きを読む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.
続きを読む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.
続きを読む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.
続きを読む会社名 | 株式会社リクルートテクノロジーズ |
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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 |
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