先日初めてインターンの面接をしたときの話
面接した企業
名前は伏せるが、（載せていいか調べるの面倒） 医療 × ITのベンチャー企業のインターンを受けた。機械学習やディープラーニングを武器に、医療データを扱う企業だ。
まぁベンチャーのレベル感は大体同じだろうと思うので（適当）今後の参考に。
※当方は専門でない分野の大学4年生で、独学でpythonを勉強している。最近ようやく機械学習のモデルにぶち込めるようになった。まぁそんなにレベルは高くない。
面接の内容、聞かれたこと
- 自己紹介
- 研究内容
- 企業に入ってからのビジョン
- 事前課題の良くできたところ、悪いところ
- 力量チェック
- 質問
- 自己PR
これで1時間面接してたのやばくね
自己紹介
まぁこれはインターンやりたい人ならまず考えることだろうけど。参考までに自分のをざっくり。
所属、バイト、研究室について少しずつ話した。
自分はアルバイトでスターバックスで働いていたのだが、IT系（特にベンチャー）はコーヒー好きが多いのでコーヒーの話で盛り上がれるらしい。
好きなものって職種で似そうだから、暇なら学んでもいいかも。
研究室は、内容について後で話すため、自己紹介では研究タイトル程度に。
研究内容
自分の研究内容を発表するのと同じ要領で。ただ研究室の同僚よりその分野に精通していないのは確実であるため、できる限り簡単に説明する。改めて自分の研究分野って言葉で説明するの難しいなぁ…
わかりやすく説明することはほんとに重要。
学会とかの経験はあったら若干有利になりそう。
企業に入ってからのビジョン
入ってからどんな仕事を想定しているか。
これは企業に対して真剣に働くつもりがあるかのチェックっぽい。
正直めちゃくちゃ頓珍漢なこと言ったけど、頑張ってそうゆうのもできます！って伝えた。
事前課題の良くできたところ、悪いところ
事前に機械学習の課題を提出していたのだが、自分は完全に忘れていた（オイ）。
普通に全く想定していなかったので、かなり苦しいことを言ってしまった。
確かになんで課題は提出して終わりだと思っていたのか…反省
良いところ：コメントアウト。褒められた。
悪いところ：特徴量の追加すればよかったって言ったけど、どんなの足すって聞かれたんだが忘れていた。アホ。
力量チェック
技術的な質問をされた。機械学習手法のアルゴリズムについて。
線形回帰とかの本当に簡単なやつなら理解できるけどそれでも説明は上手にできない…
ここが一番厳しかった。ビジネスでは他の人に説明することも多いから重要なんだろうなぁ。
もう少し勉強するときに意識しないといけないと感じた。
質問
企業に対しての質問。
インターンしながら論文は書けるか聞いた。ほんとはもっと用意してたのに先に説明された笑
5個くらいは用意した方がいい。
自己PR
力量でズタボロだったので、学ぶことに対する意欲についてＰＲしたけど…苦しいだろうなぁ。
ただ受動的でなく能動的に動くっていうのは評価されるところ。コンペに出ようと思ってるとか、自分で何か作るとか。
感想
自分の勉強不足をひしひしと感じた。データ前処理がうまくなって調子乗ってたけど、全然モデルに関して話せなかった。正直ここで落とされるのは仕方ない。
ただ能動的な行動は評価高いのは感じたので、自分で勉強する姿勢とかをうまく伝えられてれば、何とか…
今後はkaggleのコンペに出るつもりだったけど、それぞれの手法について深堀りしたほうがいいのか…
個人的にモデルのアルゴリズムより前処理のほうが得意だからそっちを推せば良かったなあ