【未経験からの挑戦】【21卒】エムスリーの冬インターン体験記（理系/データサイエンティスト）No.9030（東京大学大学院/男性）（2020/6/22公開）

一つに、医療系のWeb系企業の中では圧倒的な支配度を誇る企業であり、医療工学を専攻する私にとって非常に興味深い会社の一つであったから。もう一つは、受託でなく社内勤務のデータサイエンティストとしての働き方を知りたかったから。加えて、短期インターンにも関わらず高自給が発生するものであったから。

面接のためにデータ分析および統計学の最低限の復習を行った。また、企業に関しての現行のサービスを前もって調べておいた。

既存ユーザーの転職サービスcv確率予測モデルの改善・実装

前半にやったこと

初日は、エムスリーのサービス群についての説明がなされてから課題の説明が行われる。課題は三つ提示され、インターン参加前に予め選択しておく。その後、現行の予測モデルやデータについて調査。追加で必要だと思われるデータは、メンターに言えばもらうことができる。そのようにして、モデルに追加する特徴量を追加していく。

後半にやったこと

モデルの設計や実装方針を固め、実際に実装する。ハイパラチューニングをしてできるだけ予測精度を高める。最終日の午後に、データサイエンス部の社員の前で30分程度の最終発表を行う。

データサイエンス部の社員、人事

特になし

ほめられた点は、独自の特徴量を加えそれにより精度が向上することを示したこと。またデータサイエンティストに慣れていないながら、積極的に社員に質問したり独自のデータ特徴量を提案したりしていたところ。直すべき点として、発表の準備に時間を割くことができず一部しどろもどろになってしまったところ。

とにかく時間が少なかったこと。もともとデータサイエンティストを志していたわけでも、Kaggleなどのコンペに普段から触れていたわけでもないので、データの加工や特徴量計算に時間がかかってしまった。最終発表に間に合うように自分でしっかりスケジューリングし、適宜妥協することが求められる。

エムスリーおよびデータサイエンティストについて非常に理解を深めることができたこと。エムスリーは医療従事者向けのサービスを展開しており、非医療従事者はその会員になることができないため、外部からではその実情を見ることが難しい。実際に会社に入り、サービスやそのビジネスモデルにふれることができたのは非常に有意義な経験だった。

最新のデータ分析手法に関する知見を習得し、その実装に慣れておくこと。就業中に適宜調べているようでは時間が足りないと思う。

エムスリーのデータサイエンティストという職に限って言えば、ここで働こうとは思えなかった。実データを扱え、かなり実際の仕事に近いことが体験できる。その結果、データサイエンティストという職への理解が高まったゆえに私自身が他職種への興味の方が高い、ということを実感することができた。

このインターンを通じて当職種に関する興味を持てなかったためデータサイエンティスト職では受けないだろうから。また新卒社員には即戦力を求めている企業であるため、本選考の案内も来ないと思われるから。より自分の専攻に近い機械学習エンジニア職で受けることは考えている。

一つに、エムスリーの各サービスの概要とそのビジネスモデルについて理解する機会があり非常に興味深かったから。もう一つに、社員の方々が優秀であったから。参加前はイケイケなイメージがあったが、エンジニア部署の方々は穏やかでありながら優秀な方が多いと感じた。データサイエンティスト職は自分に合わないと感じたものの、会社自体は非常におもしろいと思う。

インターンへの参加が本選考の一つのステップであるから。このインターンで高評価を得たものに本選考の次ステップの案内がくるものだと思われる。この企業への就職を積極的に考えているものならば、夏季か冬季のインターンに参加しておいたほうがいい。

一つは医療機器系の会社。自分の研究分野である医療工学の知見を生かすことのできる、日系大手メーカーの研究開発職などを見ていた。もう一つは、広くITに関する会社。大学のころから興味を持ち長期インターンなどを通して開発経験を養ってきたため、その技術力を生かせる会社を探していた。SIから外資ベンダー、メガベンチャーなどのインターンに参加した。

一つに、メガベンチャー系の会社への興味が高まった。少数精鋭の部隊であり優秀な人間が多かったこと、若手でも実力があれば裁量をもって働くことができると感じたからである。もう一つに、研究開発以外の医療系への携わり方に興味を抱いた。診断・治療の技術向上のみが医療系技術者の役割ではなく、様々な形で関わることができると気づかされた。