インターンを通じた企業へのクチコミ

業界・事業の理解度（理由） 実際のサービス（SUUMOやホットペッパー等）の膨大なログデータを扱い、施策立案から効果検証まで行えたため、事業への解像度が極めて高まった。単に分析モデルを作成するだけでなく、「その分析がいくらの利益を生むのか」「KPIにどう寄与するのか」というビジネ

「個の尊重」という言葉通り、インターン生を一人のプロフェッショナルとして扱い、裁量権を与えてくれる風土があった。メンターに付いてくれた社員は技術的に優秀であるだけでなく、こちらの提案に対して対等な目線で議論し、建設的なフィードバックをくれた。社員同士も非常にフラットで、活発に意見

アカデミアの研究とビジネスの現場におけるデータ分析の「目的の違い」を痛感し、視座が上がった。研究では新規性や精緻さが求められるが、実務では「意思決定のスピード」や「施策への落とし込みやすさ」が重要であることを学んだ。また、大規模データを扱うためのクラウドインフラやSQLの実践的な

旧帝大や東工大を中心とした大学院生が多く、レベルは非常に高かった。Kaggle等のコンペティションで上位入賞経験がある学生や、特定の技術領域に深い専門性を持つ学生が多かった。休憩時間の雑談でも最新の技術論文や研究の話で盛り上がるなど、非常に刺激的な環境であり、視座の高い仲間と切磋

エントリーシートの通過率が低いことに加え、コーディングテストや技術面接のレベルが高かった。特に面接では、自身の研究や過去の開発経験について、「なぜその手法を選んだのか」「他に代替案はなかったのか」といった深い思考プロセスを問う質問が繰り返された。表面的な知識だけでなく、基礎的な数

インターンでの成果やプロセスが高く評価されると、早期選考ルート（一部選考の免除や優遇）に案内されるケースが多いと感じた。実際に、メンターからも「このまま選考に進んでほしい」といった具体的な話をされる機会があり、インターン中のパフォーマンスが直結していることは間違いない。事実上の実