ALBERTRECRUITING
SITE

ENTRY
  1. TOP
  2. MEMBER ALBERTの人々
  3. 座談会
  4. 夏季インターン座談会

CROSS TALK
夏季インターン座談会

CROSS TALK

ALBERTでは毎年、夏季インターンシップを開催しています。将来データサイエンティストを志望する学生を対象に、データ分析業務を中心に様々なテーマで実施しています。 今回、過去にALBERTのインターンに参加して、その後実際に入社となった現役のデータサイエンティスト2名にインターンに参加した当時の思いや、体験したことについてお話を伺いました。

座談会メンバープロフィール

  • M・Hさん

    入社3年目。2019年冬季インターンシップに参加。2020年4月より入社。現在は、製造業における動画分析案件に携わる。

  • S・Kさん

    入社2年目。2019年夏季インターンシップに参加。その後ALBERTでアルバイトを経験し、2021年4月より入社。現在は、物流系企業の最適化分析業務に携わる。

01.ALBERTのインターンシップに参加した動機は?

S・Kさん
僕は、大学院1年生の時にALBERTのインターンに参加しました。当時、大学院で学んでいるテーマで時系列データを扱う機会があり、それに必要な分析手法として、機械学習をはじめデータ分析関連の講義を受けていました。データ分析を学んでいる過程で、データ分析を仕事として扱う企業に興味を持ちました。インターンの活動は、就職活動の一環ではありますが、参加することで実際のデータ分析業務はどうやっているのか?また、自分がデータ分析を仕事としてやっていきたいと思えるぐらいなのかを知りたいと思いALBERTのインターンに参加しました。
M・Hさん
S・Kさんは、当時、データサイエンティストでなければどのような職業を考えていましたか?
S・Kさん
そうですね。インターン参加を検討していた時点では、将来就きたい職業としていろいろな選択肢をいくつか持っていましたね。僕の研究室の分野だと、石油業界や関連団体に就職している方が多く、そういった方面の説明会にも参加していました。他には、自社プロダクトを持っている事業会社についても調べたりもしていました。
M・Hさん
僕は、大学院で機械学習に関する研究をしていて、就職先の企業でも機械学習を使うような仕事に就きたいと思っていました。なので、できればインターンに参加した企業にそのまま就職できたらなと考えていた時に、就職支援イベントでALBERTのブースを訪れたのがきっかけでインターンに参加しました。 ALBERTのブースでは当時採用担当されていた方と機械学習の前処理の工程が大変だけど大事だよねっていう話をしたことを覚えています。
S・Kさん
M・Hさんは、ALBERTのインターン以外、他の企業のインターンに参加されていましたか?
M・Hさん
そうですね。大学院の2年間でALBERT以外では3社のインターンに参加しました。事業会社では最長で1ヶ月参加したり、アプリ系の企業ではアルバイトをしていたりもしました。

02.ALBERTと他企業のインターンシップとの違いは?

M・Hさん
僕が他の企業のインターンに参加してALBERTのインターンとの一番大きな違いを感じたのは、ALBERTはインターン用の課題が準備されているという点です。他の企業は、実際の実務中心の課題に取り組む内容がほとんどでした。実務の中の課題を取り扱うことも面白さはありますが、扱うデータが綺麗ではなく、前処理が大変という一面もあります。その為、インターン期間の殆どがデータの前処理で終わってしまうことがあり、あまり技術的な成果を得られることがありませんでした。その点、ALBERTはインターン用の課題が用意されていることで、インターン期間中は技術的な部分にフォーカスできたので、すごく実りのあるインターンになりました。
S・Kさん
技術的に得るものがあって帰れたっていう印象だったのでしょうか?
M・Hさん
そうですね。S・Kさんは他社のインターンとの違いは感じましたか?
S・Kさん
他社との違いでいうと、インターン参加の選考のところでしょうか。 僕はデータ分析とか機械学習などについては大学院に入ってから独学で学び始めた程度だったので、他社のデータ分析系のインターンの面接とかでは、分野が少し違うような空気感を感じました。けれど、ALBERTでの面接では僕の研究内容について興味を持って聞いてくださり、事前課題についても何でこう書いたのかな?みたいな、課題に対して必要な考え方なども詳しく理解しようとしてくれていて、ちゃんと学生1人1人に対して興味をもって見てくださっているのだなというところが好印象だったと記憶しています。

また、僕もALBERT以外では他企業のエンジニア系のインターンにも参加した経験があります。その時のインターンでは担当のメンターの方が自分に付いてくれて課題を進めるという流れでした。それに対して、ALBERTのインターンは参加した同期達と一緒に方針を議論しながら課題を進めていくこともあり、行き詰まってしまった時には気軽に同期同士で相談できる環境があることで、実際の業務の雰囲気を味わえたかなと思います。

03.ALBERTのインターンシップではどんな課題を取り組みましたか?

S・Kさん
僕が参加したインターンでの課題は、「オセロAIを強化学習で作る」という内容でした。あくまで、クライアントから依頼が来た想定で課題設定されていました。期間は2週間あり、その中で実際にAIを作るところと、それをどういう風に作るのかをまとめた資料の作成が必要でした。最終日には自分で作ったAIの説明会(プレゼン発表会)と、それぞれが作ったAIを競わせたゲームも余興的に実施しました。
M・Hさん
2週間のインターンでの作業配分はどんな感じで取り組んでいましたか?
S・Kさん
最初の1週間はAI開発を行い、翌週の3日目ぐらいまでは開発を進めつつ説明資料作成の準備をしていました。開発をしたAIのテストを回している合間とかに資料の構成は考えていて、発表前日に資料を仕上げて、最終日の発表会に臨む流れだったかなと思います。

M・Hさんの時のインターンシップの課題はどうでしたか?
M・Hさん
僕が参加したインターンでの課題は、「画像データを活用した異常検知」という内容でした。犬の画像が正常、猫の画像を異常と見立てて、これをMetric Learning を使ってやりましょうという制限がついていた記憶があります。 僕はその当時、あまりDeep Learningとかに触れたことがなかったので、損失関数をどうにかしようみたいなことにフォーカスして課題に取り組んでいました。 課題の進め方に関しては、たまたま近くにいた同期3名と課題についてよく話すようになり、お昼もほとんど一緒に過ごしながら、仲良くわいわいしながら取り組むことができました。当時、僕を含めた4人グループのうち3人がその後ALBERTに入社していて、今でも仲良しですね。

ところで、S・Kさんの時はインターン参加者同士の実力差は感じましたか?
S・Kさん
僕の時は、参加者同士の技術的な面での実力差はかなりあったかなと思います。 あまりAPIやプログラミング経験がない人は、開発に何日もかかっている人もいれば、初日からいろいろな手法を試している人もいました。ただ、参加者同士で技術的な差があっても、分かっている人が分からない人達をサポートしたり、一緒に議論したりしていた場面もあり、置いてきぼりにされている人はいなかったのかなという印象です。
M・Hさん
僕が参加した当時は、技術レベルという意味だと分散は大きかったと思います。そもそもPythonをほとんど触ったことがない人もいました。でもいろいろなバックグラウンドを持っている人が参加していることで、分析の着眼点なども違うから面白いと思いますし、評価の観点も技術面だけに寄っていませんでした。

僕の印象に残っている人の話なのですが、彼はPythonやDeep Learningの経験がないので、自分でデータを目視で一つ一つ確認し犬というラベルが付いているけど実際は犬じゃないものが写っていることを一人だけ発見していました。それに対してメンターの方々も「おお!」ってなっていたので、そういった多様性のあるやり方も評価してくれているのだなと思った記憶があります。

技術レベルが一定以上の人だけを集めた方がいいとかそういうことは全然ないと思いますし、様々なバックグラウンドがある人がインターンに参加することでお互いに切磋琢磨できるきっかけになるのかなと思いました。
S・Kさん
そうですね。参加者それぞれがお互いのバックグラウンドや研究している事に敬意を払っていたのかなという印象ですね。
M・Hさん
あと、メンターが先進技術部の方だったのですが、課題関連で結構何を聞いてもサラサラと答えてくれて「この人すげー!」って思った記憶はあります。
S・Kさん
あーそうですよね!わかります!

04.ALBERTのインターンシップに参加して良かったことは?

S・Kさん
参加して良かったことは、当時一緒に参加した同期との繋がりが今も続いていることです。また、インターンに参加してALBERTで働く人たちの雰囲気が分かったことで、どういう会社なのか、会社の人の技術レベルとか平均的な人柄とかを見ることができたかなと思います。実際に自分がここで働くとなった時に合うのかを考える上で、大きな材料になると思いました。その判断基準が得られたのは良かったと思います。あとはデータサイエンティストとして仕事をしていく上で、現在の自分の力量との乖離がどれぐらいあるのか、それがある程度見えたっていうのが良かったポイントかなと思っています。
M・Hさん
僕も、インターンに参加して良かったことは、ALBERTで働く方々の人柄を知れたことと、Deep LearningやMetric Learningに関する知識が増えたこと、あとは友人ができたことですね。

05.インターンシップに参加してみて、ALBERTに入社を決めた理由は?

S・Kさん
ALBERTにインターンに参加した時の僕の率直な感想としては、社員の方の技術レベルが高く、自身がデータサイエンティストとして技術を磨いていると同時に、他の分野に対しても非常に好奇心が強い方が多いなと感じました。それぞれがいろんな研究をされていたと思いますが個々の研究に対して興味を持ち、話を聞いてくださる方が多く、それは僕にとって快い環境だなと思いました。研究の話はあまり仕事には直接的には絡まないので、話す機会は多くないのですが、そこを気にしないで興味を持っていただけるって言う雰囲気に惹かれたところが、入社を決めた要因として大きかったです。
M・Hさん
僕がALBERTに入社を決めた理由としては、3つあります。1つ目はデータサイエンティストとして確約された仕事ができる点です。大手企業は総合職採用が大半だったので、配属先が不明瞭であることが不安でした。2つ目は、データ分析を主力事業としている会社であるというのは大きかったですね。3つ目は、多種多様なデータを取り扱っていることで、限られたデータや手法に制限されない環境で仕事ができることに魅力を感じました。

06.これから企業インターンシップ参加を検討している方へ

S・Kさん
インターンに参加する企業の選び方では2通りあるかなと思っています。1つ目は自分が興味のある分野に対して広く浅く企業研究をして選ぶ方法。2つ目は、自分が「データ分析がしたい」という明確な希望がある場合は、そういった仕事ができる企業を複数社比較して、その会社の雰囲気や文化の違いとかを見る為に参加してみる。 まずは、自分がどういう分野の勉強が好きか、あるいはどういう仕事をしている時が一番楽しいと思えるのかを考えるといいのかなと思います。そのような中で、データ分析を仕事にしてみたいと思っている人が、ALBERTのインターンが選択肢になれば幸いです。
M・Hさん
ALBERTのインターンは技術レベルだけではなく、分析や開発の着眼点、思考のプロセスなども評価してもらえるのですごくお勧めです。企業の選び方、探し方は、あまりアドバイスできることはないのですが、強いて言うなら、面倒くさがらず参加してみてほしいなと思います。学生にとって、インターン参加は選考の準備など、いろいろと面倒くさい面がありますよね。ただ、私も何社かのインターンに参加してみて、必ず得るものはあったし、その後に繋がっていると感じているので、ぜひ一歩踏み出してみてください。
【2024年新卒対象】夏季インターンの応募受付を開始しました!
ぜひご応募ください。 詳細はこちら ▶︎

※2022年6月掲載。本文中に掲載されている制度や事例、部署名、役職等の内容は、掲載当時のものであり、
現在はそれらの内容が実在していない、あるいは変更されている可能性があります。

MEMBER