さて夏ですね．この暑さの中でも，どうにかしぶとく生き延びている電電です．
みなさんは就活中にこんなメールを受け取ったことがあるでしょうか
僕はあります．というか最近受け取りまくりました．まあそれを乗り越えて，
今回は夏のインターン先が決まりましたので，それの決定の経緯とかを書いていきたいと思います．
結構長くなると思うので，目次ちゃんとかきますね．
1. あなたは誰？
私，電電と言います．初めての方ははじめまして，それ以外の方はこの章は飛ばして行ってください．京大の電気電子工学科を卒業して，現在京都大学情報学科に所属している修士１年生です．世界一周を機にブログを描き始めたんですが，最近は技術のこととかのブログになってしまっています．プログラミング歴は今２年目で，初めてのディープラーニングから始まり，京都大学日立ラボでアルバイトしてたり，褒めたもんを作ったりしています．使える言語はPython3と競技プログラミングのためにちょっとc++が使えます（チョットc++かける訳ではない．）,ゲームとか機械学習を使った物とかを作った経験がちょっとあるだけで，web,DB,セキュリティ,OSの知識はあんまりないという感じです．
2. いつ頃から始めたか
４月から始めてました．これは結構早いと思います．いつも夏は部活の合宿行って，そのあと家では死んでたので，
夏にインターンに行ったことがなかったんですよね．で行くってなったらどうしたらいいかわかんなかったので色々友達やインターン経験者に聞いてみたら，逆面接なるものがあるらしいと聞いたので，サポーターズさんの逆面接に申し込みました．そのときの模様はまた別にまとめてある
denden-seven.hatenablog.com
のでそっちをみてください．
あと４月の終わり頃に，googleやPFNの企業の方々が京都大学まで説明会をしにきてくださったので，そういう企業も受けてみようかなと思って申し込みしてました．（受けるのはタダだからね）
あと使ったのは魔法のスプレッドシートですかね．あとで書きますが，落ちたり，タイミングが会わずにいけなかったところがあって，困ってた時にとても助かりました．プラスくんありがとう．
3. 何を軸に会社を選んだか
googleとかは環境のよさやサービスの影響力とかから脳死で申し込んでましたけど，他は結構ちゃんと考えて選んだつもりです．僕がインターンに行くとすればいくつか選択肢があります．
機械学習系のインターンやフロントエンド，バックエンド，ソフトウェアなどですかね．
で僕がやっているのは機械学習に関してだし，日立で学生研究員として働いてた時も強化学習をやっていたので，機械学習エンジニアとしてやって行くのが一番いいと思うんですけど．結構前から懐疑的にみてるのが，この機械学習バブルっていう状況がどうなるのかなんですよね．
実際自動運転でgoogleや中国の企業，PFNがいろんな業績をあげていますが，結局政治的なところがボトルネックになったり，画像認識を阻害するようなダミーの標識の存在とか，そもそもAIと言われるものは賢いけどそんなに万能ではない．ということからこのバブルがどっかで弾けてもおかしくはないなあと思っています．
それに加えて，疑問だったのが自分の能力についてなんですよね．僕は機会学習だけで自分が働いていけるほど甘くはないと感じています．なぜなら今世界の至る所で機械学習モデルを作って，競ってる人たちがいて，その人たちの中には数学ゴリゴリにできる数学博士の人や，kaggleで上位をとってるグランドマスターやらマスターの人がいるんですよ．そこで戦っていけるかって言われると戦えるかもしれません．けど自分にとってそれはだいぶシビアな道だと思うんです．
自分が理論だけでトップをひた走っている人に対して真っ向勝負できるのかって言われたら全然その領域にはいないです．足元にも及んでません．
まああと，僕はものを作るのが好きなのであって，それはあんまり得意じゃないんですよね．
僕が尊敬する人が言っていたのが「好きなことじゃなくて，得意なことでお金を稼ぎなさい」ってことと，「スキルは足し算じゃなくて掛け算なので，一番じゃなくてもいいから上位に入れる分野を多く持ちなさい」ってことともこれは合致してます．
そんな中で機械学習エンジニアとしてだけ自分を売っていくというのはリスクが大きいと思っていました．
こういう理由から今年の夏は以下の２個のことを軸にして決めました．
- サーバーサイドやフロントなどのweb知識をつけること
- 機械学習が利益，社会に還元される過程を学んで実践する
１つ目はエンジニアとしての幅を持ちたかったからです．僕はプログラミングの世界に入って今２年目なのですが，webの知識が全然ありません．ちょっと触ってみようと思ってhtmlとcssで作った自分のポートフォリオがあるくらいです．
DBをまともに触ったこともなければ，Dockerを実運用したことも一からwebサービスを作ったこともありません．
そんな中でこのエンジニアの世界で生きて行くのはしんどいと思いました．そもそもサービスを作るにしても最初はwebから始まるのが多く，データサイエンティストとして生きて行くとしてもDBの知識は不可欠ですし，必要なことだと思います．
ただ，webの知識って必要な情報が結構横断的で独学がしんどいんですよね．というのもあってそういうことを勉強できるようなインターンがあればいいなと思って探しました．
２つ目は上述したことをかなり意識した立場で選んでました．そもそも機械学習を使うためにはどのような状況でモデルを作れて，それをどう使ったら実際に利用することができるのか，それは使われるものなのか実装する意味があるのかということが大事だと思っていて、いくら精度がいいモデルが作れてもそれを使う意味がなければ，意味がなく、モデルを作るよりそれをどこに使うかを考えるのが，大変だと思うんです．もちろん機械学習に対する知識は必要だと思いますが，それ以上に問題発見や，問題提起の方が大事なんじゃないのかなって個人的に思っています．なので，それを学べるインターンに行きたいと思っていました．
この二つを同時に満たすのは難しいので，一つのインターンで一つ達成できればいいなあと思ってインターンを探していました．
結構面談とかしてるとインターンに何を求めていて，どうしてうちを選んだのかということは聞かれるのでこれを決めていたのは結構大きかった気がします．
4. どの会社を受けたのかと結果
みなさんお待たせしました．多分これが一番聞きたかったことでしょう．面接内容とかにはどこまで触れていいのかわからないので選考過程ぐらいまでしか書けませんが，書いていきます．もし問題がありそうだったら訂正します．ここの部分はちょっと自信ないです．
受けたのはGoogle，ネクストビート，コロプラ，Wantedly，PFN，M3，line，VOYAGE，mixi,DeNA，ピクシブ，リクルート，オムロンの13社です．だいたいサポーターズさんの逆面接イベントか，魔法のスプレッドシートで決めました．
片っ端からみていきましょう．
googleのソフトウェアエンジニアインターンですね．選考としてはまずgoogleのネットを通したコーディングテストのあとコーディング面接が2〜3回あるみたいです．
ネットのコーディングテストはたまたま競技プログラミングの過去問を解いてた時の類題が出たので，それのおかげで通りました．
そのあと，googleからバリバリ英語のメールがきて，ビビっていました．
そのあと，googleが出している公式のコーディング面接の対策の動画とかthe clacking of the coding testをみんなで読んだりして，対策しました．まあこれで得たこともあったのですが，これはまた別でかければいいなあ（書け）
まあで実際電話でのコーディング面接を受けたのですが，この時は面接官が日本人の方だったので，日本語での面接でした．メールが日本語できたのに，英語で面接だった人もいるので，これは面接担当によるみたいです．
２問出されて１問はなんとか答えれたのですが，２問目がどうしても答えられなくて，落ちました．面接官の方も落としてやろうという感じではなく，いい感じに誘導してくださるんですけど思い浮かばなかったです．今でもその解法を聞くと賢いなあと思うので実力不足ですね．競技プログラミングやってまた来年受けます．
ネクストビート
サポーターズの逆面接経由で知った会社ですね．逆面接から２週間くらいでスカイプ面接をして，そこそこ盛り上がったと思ったんですけど，落ちてました．まあこういうのはマッチングなんでしょうがないですね．初手で受けて結構喋れてたのでちょっときてましたね．
コロプラ
これもサポーターズ経由ですね．ただ申し込んだのはいいんですけどサーバーサイドで申し込んだせいで出されたオンラインテストの問題がちんぷんかんぷんで諦めました．もう少し，サーバーサイド勉強しないといけないと思いました．
Wantedly
これは同期がWantedlyに就職したのでその関係で紹介してもらいました．まあcoding test受けたら落ちてしまったので，僕の実力不足ですね．紹介してもらった友達には申し訳なかったです．
PFN
chainerとかを作っている機械学習界隈では知られている強強会社ですね．ここは結構な機械学習の実装が課題で出されていたんですが，提出日を勘違いして提出失敗しました．かなり行きたかった会社だったのでこれはかなり後悔しています．ミスった．（GWゴロゴロしていた僕が全面的に悪いです）
M3
機械学習界隈のなか特に，医療系としてすごい噂のM3ですね．（*以前ベンチャーと書いてたのですが，上場済みなのでベンチャーには当たらないそうです．訂正いたします．）実はM3にインターン行った方とお話しする機会がCAMPHOR-であってとてもよく教えてくれるし，いいと聞いていたので興味はありました．選考はコーディングテストとSPIだったと思います．この二つをパスした後に，スカイプ面接だったのですが，かなり技術的に深いところを聞かれてギリギリでした．合格はいただいたのですが，インターンでやる課題が思っていたのと違っていたのと，それに関して自習したりしていたのですが，それの連絡が遅くなったために参加できないということになってしまいました．
line
これは有名ですね．月４０万もらえるってことでとても有名になったインターンです．東京でのインターンと京都オフィスでの５日間インターン両方に申し込みました．コーディングテストなんですけど，片方は全問通して，もう片方も２５問中４問TLEでそれ以外のテストケース通したんですけど，両方落ちました．twitter見てる感じだと僕が１時間かかった実装を6分で通した方とかいらっしゃったのでまあ落ちてもしゃーないなって感じでした．メール見てると４０人とかの枠に１５００人受験しにきてたみたいなので超激戦区だったみたいです．
VOYAGE
これは前述のサポーターズの逆面接イベントで縁があった会社ですね．その時に紹介されていたインターンがwebとgoに関して学べそうだったので受けました．あとエンジニアの環境が良さそうだったのが大きいです．ここは逆面接で実際に面接をした時と，あと別でone dayのインターン
denden-seven.hatenablog.com
があったので参加してました．それから面接を一回して，結構トントン拍子でインターンの合格をいただきました．素早い動きはすごいなあと思いました．
mixi
ESで落ちました．ESで落ちた場合何がよくなかったのかわからないので結構きつかったです.まあ祈られました．なむなむ(-人-)
DeNA
課題出したんですが，祈られました．なむなむ(-人-)
ピクシブ
ピクシブさんは機械学習コースでgithub選考をやっていたので，ダメ元で出して見ました．僕のgithub何個かゲーム置いてあったり，褒めたもんのコード置いてあるだけなのですが，なんとか面接までこぎつけました．その後面接も面白そうなテーマを提案していただき，合格をいただけました．
5. どこのインターンに行くか
８月は決まっていてVOYAGEのweb系のインターンに行ってきます．実をいうと今，シェアハウスのリビングでこの記事を書いてます．明日から早速始まるので楽しみです．
９月のインターンは迷いました．この時の選択肢としてはとてもありがたいことに機械学習コースでピクシブとリクルートからオファーをいただいていました．とても悩んだのですが，リクルートの方でお話させていただいたことが，僕の中でとても興味深く，リクルートのインターンにいくことにしました．ピクシブは面接の時も，フィードバックを返してくれたり，インターンのお返事を待っていただいたり，また，インターンの期間に関しても柔軟に対応していただけるとオファーがあったのでとても申し訳ないです．github選考は学生にとってとても簡単ですし，それを先験的に取り入れているピクシブはとてもすごいとおもいます．サービス自体もいつもお世話になっていて，最近boothとかとも連携しているのでいい会社だと思います．（みんな受けような）
行ったインターンに関する記事
denden-seven.hatenablog.com
6. 総評
結構面接を受けましたが，時間的にはちょくちょく時間を取られた反面意外と楽しんでいたと思います．問題に対する自分の考えや自分の作ってきたもののコンセプトや，考えを話すのはとても楽しいことだと思いました．
いろんな会社受けてみて，思ったことは，フィードバックがもらえる会社は結果的に選考に落ちたとしても，とてもありがたいし，また受けてみたいなと思ったということ．
面接に行くために，何かものを作っておいた方がいいということ．
一つでも合格が出ていれば心の余裕が大きくあるということ．
受けるだけならただだから色々挑戦してみるのもいいなということですかね．
後ブログを書くのも結構いいのかもしれないですね．
ということで明日からインターンです．気合い入れて頑張ってきます．
ほなまた〜
