【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）

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。

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。

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

エントリーシート

・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

web上で入力

採用サイトのマイページから提出

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。

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。

なし

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。

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。

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。

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。

人事 / データサイエンティスト

なし

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。

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。