日本アイ・ビー・エムシステムズ・エンジニアリングのインターンシップ選考対策・内定直結・優遇・募集情報

最初に全体で企業紹介があり、その後各コースに分かれて課題の説明があった。３人ごとのグループに分かれて課題に取り組む。初日はパソコンの設定や課題の理解が中心だった。本格的にデータの分析を行った。様々なデータをもとに翌月の店舗別売り上げ数を予測するというもの。Kaggleの問題らしい。お昼は社員の方々と共に社食でランチしつつ、日々の業務の話などを伺った。データ分析の追い込みと最終発表へ向けてのパワポの作成を行った。最終発表では、参加学生と社員複数名の前で発表した。順位付けなどは特になく各チームの発表に対するフィードバックを社員の方々からいただいた。その後、懇親会があり社員の方々と交流できた。

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。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。

IBM Cloudを含めた、クラウドコンピューティングの概要に関する社員からの説明。それに基づくハンズオン形式のグループワーク。マニュアルをもとにチームメンバーとクラウドにインスタンスを立てた。コンテナ技術（Docker）に関する説明もあった。Dockerハンズオン。Docker周りの設定やコマンドについてアプリ開発と並行しつつ調査していく。途中行き詰まると社員からの補助が入る。外部予報APIを活用し、レストラン検索アプリや気象予報アプリをグループで開発した。前日開発途中だった気象予報アプリの完成。気象予報アプリにIBM Watsonを接続し、チャットボットとして動くようにする。Watsonを活用した言語解析AIの設定方法についてのレクチャーがあった。

IBMのデータ分析ツールや会社説明 分析のためにセットアップしたり、さっそくコンペに向けて話し合いをスタートした。 1日目は与えられたデータがどのようなものかを理解した。チームでやることを分担した。データのクレンジングをして何が見えてくるか話し合った。また既にモデル作成しているメンバーもいた。作業の最後にチーム代表者は進捗状況を発表した。最終発表にむけてパワポの作成を行った。午前にはなんとか完成させた。午後一には早期選考の案内説明をうけた。その後パワポの手直しや発表準備をした。時間が全然なかったのでインターン時間外もモデルを作成しているメンバーもいた。

IBMの中でのISEの役割、クラウドとは、実際の業務内容などの講義があり、その後担当する社員数名と一緒にアプリケーション開発のイントロダクションをする時間が最後数時間あった。この日は一日中アプリケーション開発を行う時間だった。また、休憩がてら昼食後にIBM幕張のオフィスを見学する時間が設けられた。サーバールームなども見学することができた。アプリ開発の大詰め及び制作したアプリの発表を行った。制作したアプリに関するフィードバックのあと、最後に、インターン参加者向けの今後の早期選考に関する案内があった。

最初に全体で企業紹介があり、その後各コースに分かれて課題の説明があった。３人ごとのグループに分かれて課題に取り組む。初日はパソコンの設定や課題の理解が中心だった。本格的にデータの分析を行った。様々なデータをもとに翌月の店舗別売り上げ数を予測するというもの。Kaggleの問題らしい。お昼は社員の方々と共に社食でランチしつつ、日々の業務の話などを伺った。データ分析の追い込みと最終発表へ向けてのパワポの作成を行った。最終発表では、参加学生と社員複数名の前で発表した。順位付けなどは特になく各チームの発表に対するフィードバックを社員の方々からいただいた。その後、懇親会があり社員の方々と交流できた。