質問リスト（黒塗りあり）
① 年齢（例 20代後半）
20代前半
② 性別
男
③ いつの情報？（例 2023年頃）
2021年移行
④ 学歴と経験
情報系修士1年
インターン経験はありません
█████████はあり
⑤ どの企業の情報を提供して頂けますか？
Preferred Networks
⑥ 各企業の面接は何ステージに分かれてますか？それぞれのステージで何を評価されていたか教えてください
エントリーシート、志望プロジェクト別課題、面接の3ステージ
エントリーシートでは意気込み、集団開発経験、個人開発経験など、他の企業でもよく聞かれるようなことを問われた。大学の授業や実験で触れたことのある言語やシミュレータなどは具体的な内容と共に全て書いた。███████████████████████████████████████
ESが通るとコーディングテストと志望プロジェクト別課題を課された。
コーディングテストはオンライン、制限時間3日、検索あり。ただし生成AIの利用はNG。3問あって少しずつ難易度が上がる。とはいえ最初の2つは問題文を読んで要するに何をすれば良いのか分かるか、基本的な操作ができるか（あるいは、リファレンスにあたれるか）という問題だった。3問目は計算量と数値誤差に注意が必要でやや難しかった。
志望プロジェクト別課題は、█████████████████████████████████というものであった。
面接については後述。
⑦ 面接ではずばりどんな質問をされましたか？隠した方が良いところ黒塗りするので、覚えている限り箇条書きでお願い致します
- ██████████で██████████（██████████など）
- ██████████で██████████はあるか
- 卒業研究でやったこと、難しかったこと、意識したこと
- ██████████で██████████に注意すべきことは？
- ███████████████。███████████████████████████。█████████、█████████、█████████████████████ください。
⑧ 面接対策でやった事を教えてください。また何を準備すればインターンのオファーが出るでしょうか？何を評価されてオファーが出たのかも教えていただければ
- Leetcode
- インターン選考のコーディングテストは、████が確実に解けて████がある程度（全てじゃなくて良い）解ければ通過できると思います。
- 大学で希望テーマに関わる講義を取る
- 面接自体は学期途中なので面接時点で全体を理解しているわけではなかったですが、専攻と異なる講義を取っていること自体に対する面接官のリアクションは良かったです。
- 希望テーマ分野 × 機械学習の無料講座（大学や企業が開いているもの）をとる
- 自分の場合たまたま春休みにこのような講座があったので取りました。
- 基本的な知識と経験が得られ、面接で質問に自信を持って答えられました。
- これがなければ面接で落ちていた気がします。
- その他、大学の授業
- 情報系の授業を受けること身についたベースの知識は新しいことを学ぶ上でも社員との共通言語という意味でも役立ちました。
- 私はこれ以前にインターン経験がないかったので、実験や演習で様々なソフトや言語を触ったり、簡易的ではありますがアプリを開発したりといった経験をESに書きました。
まとめると、着実に必要な知識と経験を積み重ねること、経験が足りないなら講義を取るなどして座学で身につけられることは身につけておくことという2点になると思います。
私のインターンのテーマはそれほどメジャーでない内容でしたが、運良くそのテーマの講座に参加して得られた知識や経験が面接での回答、そして評価に繋がったのだと思います。
⑨ 世の中にぶちまけたい事があればなんでも
- 卒業までは大学のことに集中させて、卒業した後に1年くらいかけてインターンしながら就職・採用活動をするスタイルが一般的になって欲しいです。
⑩ エンジニアを目指す学生の中で人気があると思う企業のTier表 or ランキングを作ってみて下さい。個人の感想でおｋです
私は純粋なエンジニアからは少し逸れるので当てになるかわかりませんが、
- Google, Amazon, Indeed
- PFN、メルカリ、LINEヤフー、金融IT部門（外資）
- 楽天、サイバーエージェント
⑪ インターンで働く前と後で変わった価値観や考えなどあれば教えてください
⑫ エンジニアのインターンで良い企業から採用してもらうためにやった方がよい事、個人の経験や一般的な考えの両面から教えてください
- スクリーニングに通るためにある程度の経験あるいは実績はあると良いと思います。
- あとはベタですがちゃんと実力をつけると良いと思います。学生がアピールできる経験や実績は必ずしも実力と一致しないので。
- インターンは（おそらく新卒採用や中途採用と違って）相対評価的な側面があるので、面接では構造的・定量的な理解ができていなくても定性的な理解や点としての知識吐き出しができていれば通ってしまう可能性があります。おすすめはしませんがここに注目してハックすることは十分可能だと思います。
- ただ「難易度の高い企業ほど教育環境も良い」というのはある気がするので、ハックしたあとに死ぬ気でもがいて成長するというのも戦略としてはありです。
- 正直受かると思っていなかったです。チャレンジ大事というのはエンジニア就活でよく聞きますが、まさにその通りだと思います。
⑬ どうやってインターンの候補先企業を探しましたか？
- PFNは名前だけは知っていましたが、█████████████████████、それで興味を持ちました。
- 他は有名どころしか出していないので、特に探すみたいなことはしてないです。
- 他業界の就活が忙しくて探す時間がなかったというのもあります
⑭ 今後就活すると思いますが、企業選びの軸を教えてください
- （設計から開発、運用、保守まで全て自社で行なっていること）
⑮ 高難易度のインターンに受かるために学生時代やるべき事を教えてください
- ベースとなる知識は絶対にあった方がいいです
- 情報系なら授業をちゃんと受ければ身につくと思います。
- そうでないなら他学科の授業をとるなり自分で勉強するなりすることをお勧めします。
- スクリーニングに通過するだけの経験あるいは実績を作っておきましょう。
- 卒論を学会に通すのは結構お勧めです。先生もめっちゃ後押ししてくれるし、無料あるいは激安で旅行できます。
- ただ企業によってはアピールにならないかもしれません。
- 卒業研究で成果を出すためにはベースとしての知識は必要でしょうから、やはり授業をちゃんと受けようということになります。
⑯ 生成AIと大学や教育の在り方について何か思う事があれば教えてください
そうですね、AGIはそうそう来るとは思えないですが、ハルシネーションの減少などマイナーな改善は続いていくでしょうから、意欲さえあれば学習の効率は上がり続けると思います。
一方で追試やら補講といったパターナリズム的介入がしにくくなる（介入の必要性を見ぬけなくなる）ので、今以上に意欲的な人とそうでない人の格差が広がると思います。ここはある意味残酷な点かもしれません。
私は特にそれを是正すべきとかは考えていないですね。個人個人が好きなように人生を選ぶのが良いと思います。トータルで見て生成AIによって教育の可能性・選択肢は広がると信じています。
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