カイヤン雑記帳

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理論系修士院生が自由応募就活した結果それなりの満足度のデータサイエンティストになれた

おはようございます,こんにちは,またはこんばんは.カイヤンです.(就活記事は)初投稿です.

「2016年入学の修士が今就活ログ……理論……あっ(察し)」

と思う方がいるかもしれませんがご安心(?)ください,2018年3月修了して4月から社会人してます.

さて,今回の記事は就活の振り返りです.なぜ今更の再開で1年以上前の話題を引っさげたかと言うと,就活修了してまもないときと違って冷静になっているのと,実際に選んだ会社の満足度がそれなりにあるという付加情報を付けることができるためです*1.そのため,ここでの就活の定義は広義には企業研究からとします.狭義には説明会解禁の2017年3月以降の行動及びそれ以前の†面談†です.いろいろ就活記録の記事はありますが,少しでも色んな境遇の例がある方が助かる人が増えると思って書きます.

はっきり言って,就職をするという点から見るとプロの就活生*2からすれば「は????」なところはあると思います.理論研究大好き院生が市場と実社会に対してどう折り合いをつけたか,といった点からも読んでいただければ幸いです.

なお,本記事はフリーの無保証・未査読の文書です.リンク記載や転載はもちろん自由ですが自作発言はお控えください.また,本記事の内容を実践したことによるいかなる損失に対して,筆者は責任を負いません.議論も強要されません.

あと,書いてることが意識他界故に蕁麻疹が出そうになったとても疲れた.

長い,5行で!

  • 先方を専門家として尊敬しましょう.尊敬できない場合は合わないのでしょう.
  • 実応用の現場にそこまで興味が持てないあなた,業界より職種に重きを置いてみましょう.どんな作業をしていますか?
  • 第一志望群を作り,そこを早期に攻めましょう.就活は電撃戦
  • 就活ルールは黙殺しても良い.経団連ルールは論外*3
  • TOEICスコアなんか気にしない.でも提出用にスコア*4はあった方がいい.

それなりに高学歴の理系の院生が自由応募のみで就活をしてみた - みそろぐ を参考にさせていただきました.本記事の構成は以下のようになります.

自己紹介

申し訳ございません,自分語りから導入させてください.

スペック

  • 理系大学->大学院に進学した修士課程の院生です.
    • 学部時代は生命情報学(ツール開発)を,修士時代は統計的機械学習(の理論)を専攻.
    • 理学部数学科志望で第二志望の生命系に行ったため変な専門変遷になった.このことは後々挫折経験語りとして有効活用.
    • 学部は3年で早期卒業している.修士は2年.
  • 資格は数学検定準1級,賞与は高校生の時の数学コンテスト入賞程度.
  • TOEICは545点.IPなら590点.ごく普通の大学生の点数ですねこれは……*5
  • 中学がバドミントン部だったり北国の標準程度のスキー力があることを除いて運動経験はない.
  • いかにも理工系な容姿をヒョロガリではなく中肉中背に変換した姿.
  • 16パーソナリティでINTP.I極振りNとTそこそこPは中庸なのでINTJっぽさがしばしばあるかも.
  • 精神疾患既往歴あり(20歳春に鬱病*6抗うつ剤により緩解済み.同時期にアスペルガー障害と統合失調症と多動性障害の傾向ありとも言われたが正式な診断や投薬はなかった).

実績

  • 資格と賞与は上述.
  • 2017年3月時点では原著論文査読中1本,国内研究会発表2本.
    • 原著論文と研究会1本は純粋理論の研究で,残りは数値実験.
    • この原著論文は就活中に採択されました.学振には間に合わず.

課外活動

  • サークルでものつくり経験.数学的なお話を可視化してみた系とゲーム作成.
  • サークルでボランティア(の裏方)経験.子どもたちに数学の楽しさを伝えるネタ作成(チーム作業).
  • ものつくりサークルで1年生向けに線型代数学の講師をしたりしていた.
  • 両サークルで展示経験複数.

プログラミング経験とか

2017年3月時点で,

  • MATLAB.数式処理とベイズ推論(後者はスクラッチ).
  • Python.ファイルとデータ処理(ただしpandasではない).MATLABコード移植先.
  • R.少しだけ基本的な分析をしたことがある程度.
  • JavaScript.授業でそれなりに扱った.
  • Processing.上記の可視化スケッチを作成.
  • 機械学習は近年ブームだがその中心となる深層学習の経験は皆無.
  • そもそも実データを統計的に扱ったのは学部時代の生命科学実験くらい.エクセルで単回帰分析.

自己評価

ギークではないナードすなわちブレインの就活をする必要がある.プログラミングスキルはお世辞にも競合相手とまともに戦えない一方で, 早期卒業経験と数学力及び論文や数式の読解と処理能力*7があり,これを武器にしたい.

就活ドクトリン

職種

自己評価結果と自分の専門性から, データ分析に注目する方針が良いだろう.INTPなので研究開発職向きと考えられ,また好みでもある. しかも幸いなことにブームの火が付いている.質を問わなければどこかには行きつくだろう. なので質はしっかりと考えたい.名前だけの研究職ではなくちゃんと研究発表をしているところで考えたい.

業界

雀の涙程度の生命科学以外にドメイン知識があるわけではない*8ので,業界は特にこだわらない方が良いと判断. データ解析の研究開発職を募集していれば自動車だろうとWeb系だろうと凸することに.抽象的故に汎用性の高い専門を活かせればドメインはこだわらない.

その他希望

当時の理論研究が大ッ好きであり,業績の見込みもあったことから社会人博士課程進学を希望していました. 教官の退官が近かったため,地理的にも年齢的にも社会人博士を取りに行くことができそうな企業に絞ります. 具体的には,首都圏勤務で,かつコアタイムのない/ゆるい裁量労働制などで労働時間の自由度が高い*9だとか, 社会人博士のための支援制度が整備されている会社です.

ワーカホリックかつ高収入であるよりは,ホワイトでそこそこの収入を望みます. 正直民間企業で自分がやりたいことを仕事にできる気がしないので,上記くらいの職種の絞り具合で良しとし,社Dや労働時間など他の条件で絞ることに.

保険関係が完備であったり完全週休二日制だったり公用語が日本語であることは大前提でした.

企業研究の実際

以上の条件を概ね満たすように企業研究を行います.主な情報源は信用できる知人からの情報収集と3月以降は合説です. 研究室の先輩の行き先や知人から評判が良かったりするところです.また,基礎科学よりの学会での発表を行っている企業というのも見ていました. 口コミやゲバ票だけでなく,もちろん公式サイトや合説ブースレベルの調査は行いました. 特に世の中にどんな企業があるのかはどこから調べていいのやらさっぱりだったので,大学OB会主催の合同説明会は極めて有用でした. OB会主催なため,全く縁のない企業はそこにはいなかったり,質を大学が保証してくれるためです.

知人情報を事前知識とし,自分の希望をある種の定性的なモデルとして,この合説で気になった出展企業のブースを聴講して知識を更新しつつ,第1志望群と第2志望群を作成します. ただし,3月以前から事実上の選考が始まっているところは知人情報と公式サイトとその他電子掲示板を参考に少数受けました.

興味を持った企業数と業界

  • 合説含む説明会聴講はおよそ20社
  • プレエントリーは11社
  • エントリーは7社
  • 内定は1社,保留が1社

多いように見えますが,以下にあるように説明を聞いただけという範囲だととても広い業界を見ていたためです. なお,エントリーしていないプレエントリーは第2志望群の企業で,エントリーしたのは第1志望群の企業でした.

最初に7社プレエントリー->エントリーし,1社落ちると1社プレエントリーを追加する,というリボルバーのような受け方をしました. 特に最初の1社が非常に早く始まって終わったため,6社受けて落ちるごとに追加をしていたら4社追加した段階で第1志望群の範囲で受かったという形です.

保留については,返事待ち中に内々定をもらって返答を催促したら落とされました. その後もう1社受けましたが落ちました.

業界一覧

本当にこういう分類かはわかりません.

  • Web系:2社
  • 受託系IT:2社
  • 自動車部品メーカ:2社
  • 情報通信系:2社
  • ソリューション系:2社
  • 家電メーカ:2社
  • 機器メーカ:1社
  • プリンタメーカ:2社
  • ソーシャルゲーム会社:1社
  • パッケージソフト会社:1社
  • SIer:1社

ご覧の通り,データサイエンス系研究開発の職種を募集していることを除いて業界は絞っていません. 一部は妥協してエンジニアならそれでいいというくらいの位置付けです*10

なお,もう少し別の観点から業界を切り出すと,興味を持った一覧は次の通りです.

  • 基礎研究
  • 受託で色んな業界と触れ合うタイプ
  • Web広告系
  • Webアプリ系
  • 自動車部品の研究開発
  • おうちに置いて楽しい学習系のデバイス(?)作り
  • 国防
  • ソシャゲデータの解析
  • ソフトウェアエンジニア

エントリーした企業=第1志望群と本音気味の志望動機

  • Web系:1社 某朱鷺学会で発表したり国際会議に出たりしてる.ホワイト.選考が早いので就活をすぐ終わらせられる
  • 受託系IT:1社 学問に極めて真摯.社Dは認められることがほとんど.時間の自由度が高い.社風がすんごく良く合う
  • 自動車部品メーカ:1社 ドホワイトで安定
  • 情報通信系:1社 雑誌論文を書くタイプの基礎・応用研究をしており,ドホワイト.朱鷺学会の常連で,社D実績も高い
  • ソリューション系:2社 大学よりも基礎研究をしている1社と,応用寄りだが某朱鷺学会の立ち上げメンツという程度に基礎に重きを置いてそうな1社.共に社D実績高い
  • 家電メーカ:1社 ものつくりと応用研究が両方できる.社D支援制度が優秀

表向きの志望動機を言うと会社名が特定されてしまうので控えます.

Web系の1社は2016年の秋にはエントリーが始まっていた記憶があります.他に2月からエントリーしているところが2社,それ以外は3月一斉解禁または通年採用で,合説で知った企業もここあります.

エントリーや専攻はWeb系の1社を例外とすると概ね2月下旬から始まり,5月上旬に最初で最後の内定が出ました.

戦術

  • 多くの場合は技術者面接を経て管理職面接になると思います.そしてこういった企業では管理職の人は技術畑出身だと思います.
  • 技術職も管理職も人間です.楽しいことを話すのは好きに決まっています.志望動機を聞かれることへのカウンターではありませんが,相手のお仕事の楽しいところやモチベーションはむしろこちらから聞いてみましょう
    • 楽しそうに話してくれたり,理想を語ってくれたりして,それに共感できる場合があると思います.
    • 共感は同感を必ずしも意味しません.その発想はなかったという価値観を見つけられるかもしれません.
      • 実社会・実応用の世界で戦うことのモチベを逆質問タイムに伺ったときの,ある理学出身の管理職の方からの返答が今でも心に刻まっており,実社会に対してモチベを保つ金言になっています.
  • 研究内容を好意的ないし中立的に突っ込んで聞いてくるところは,こちらも丁寧丁寧丁寧に対応しましょう.学会の応答と思ってもいいかもしれません.
    • 純粋理論の研究を丁寧に聞いてくれるところはあります.丁寧というのは物腰というより学術的な意味なのでディフェンス準備しておきましょう.
    • ESで研究のことを聞かれると思いますが,これはあなたのthesis予定の研究に対して色んな長さのアブストを書く練習になるでしょう.
      • 私が受けた中で最小は300文字程度でしたが最長はA4を2枚びっちり(!?)*11でした.
      • 内容の紹介だけでなく,その分野でどういう意義がある研究なのかを明記すると良いと思います.
    • ESだけでなく面接でも5分から30分(!?)*12の研究説明をスライドを用意して行うということがあります.
    • 理論研究だから斜め読み聞き流し~みたいなところは,理論大好き院生にとってはツラいと思います.
  • なぜ博士課程に行かないのかと聞かれることがあります.返答を理想的には企業ごとに(実際は一部使いまわして)用意しておきましょう.
    • これを利用して志望動機を生成してもいいですし,逆に志望動機から「大学ではできないので」という方向で返答を用意してもいいでしょう.
  • ここまで研究の話を書いてきましたが,研究以外に人となりがわかると過剰にドライでない会社には好印象かもしれません.
    • 課外活動などで何かある場合はこういう理由からもアピールしましょう.
    • 課外活動に限らず,研究や業務以外の話題があると良いと思います.
  • 志望している企業の公式の採用サイトから申し込みましょう.そこにマイナビリクナビのリンクがない限りそれらは不要です*13
  • 就活はとてもとても辛い時間です.研究は進まず,時間と交通費を奪われ,心の平穏も削られていきます.電撃戦を理想としましょう.
  • ESやら発表資料やらを作るのは,使いまわしがあったとしてもしんどいものです.
  • 一度に処理できるタスクには限界があると思います.私が事実上高々6社しか同時並行せずリボルバー作戦に至ったのはそれが理由です.
  • (私は受けていませんが,ドライな外資系では「あなたを雇うと何が得ですか?」というド直球が普通の質問として来ることがあるらしいです)
  • (私は経験していませんが,研究のことをほとんど何も聞いてこないで課外活動その他ばかり聞かれる場合は,理論系に限らず本記事が役立ちそうな*14人には辛いと思います)

ツールについて私見

  • マイナビ
    • 様式美と思って登録したが使わず.なお,こちらから登録するのと公式採用サイトを利用するのとでは圧倒的に公式サイトの方が受理が早いです.
    • たぶんこれは解禁日に数十社単位で説明会申し込みやプレエントリーをするタイプの人向けのものでしょう.
  • アカリク
    • 特にイベントなどお世話になったわけではなかった.
    • 優良な中小企業に強い印象.
  • みんしゅう
    • 受かった後に誰かいないかな~って見に行っただけ.
    • 誰かしら受けてる人はいたので情報は手に入ると思います.
  • SPI対策系の本
    • 実際に出るのは性格診断と簡単な数学の計算問題,速読の国語の問題でした.
    • 一部役に立ったが金を出して買うものかは怪しいので,ラボの先輩のお古を借りれるならそれが理想的.

あんまり書けない…….実はそんなに使っていないんですよね.

あって/やってよかった物事

  • 研究
    • これが大学院生の本分です.
    • 査読がなくてもいいので,何を勉強して何をしたのかを面接までにアピールできるように発表しておくといいでしょう.
    • 逆に言えば,査読なしとはいえ国内の研究会レベルの研究はしておく方がいいと思います.
    • 学会発表資料や論文があると,相手に説明するときの準備コストが大きく下がります.
    • 発表経験があると,どんなやりとりかを想像しやすく備えやすいと思います.
    • 本業で成果を持っておくと精神的にも不安が小さくなると思います.
    • 極めて正当な理由なため,罪悪感なく就活以外のことを考えることができます.
      • 就活中でもストレス発散に研究のことを時々考えていました.
    • 正直,研究開発を目指すなら下手なインターンより優先度は高いと思います.
  • 課外活動でものつくり
    • ものつくりサークルで何か自分で趣味で作ったものがあると,研究以外の話をしながら能力アピールがしやすいと思います.
    • サークルである必要はないと思います.自分で作ったものがあるというのは好印象になりやすいです.
    • 自分で作った,の定義はエンジンやフレームワークを使って作ってもいいと思います.
  • 未経験歓迎文理不問! な大量採用と関わらない
    • 就職したとして人的資源として使いつぶされるのが目に見えています.
  • 上記のリボルバーエントリー.
    • 余裕をもってそれぞれのESや面接に臨めます.
    • しつこいですが,心をかき乱される就活において余裕は大切と思います.
  • プログラミング経験
    • ものつくりと書いていますが,実際のゲームやシミュレータなどではなくとも分析・数値計算をプログラミングでやったことがあると自明に有利です.
    • 競技系の実績は直接役に立つことよりこういうときの能力アピールに極めて有効に思われます(私は実績がありませんが現職のまわりを見て思います).
  • リクルータによるES添削
    • 添削を受けてブラッシュアップされ,完成されたESが一つあるとそれは優秀なひな形です.安心して使いまわせます.
    • 複数の企業のリクルータに見てもらうことでより確からしいものになると思われます.
    • もちろん,使いまわすと言っても各企業に適合させなければなりませんが,適合のさせ方を添削で見て学習できるかもしれません.
  • スーツ! ネクタイ! ビジネスカバン!(形式主義
    • fxxkin hotな時期なので着心地は最悪ですが,ただの形式主義としてもあった方が安心ならその方がいいに決まっています.
    • ビジネスカバンはけっこう実用的だったりもします.
    • (なお私服OKと言われた場合は,長ズボンと襟つきならなんでもいいくらいの服装で行きましたが突っ込みはなしです.チェックシャツなど)
    • (低身長童顔でもスーツをキメていると酒屋で年確されなかったりしますw)
  • 無理やりインターンに行かない
    • 興味がさほどあるわけでもないところでヘタすれば良いように使われるのは時間の無駄です.
    • 志望度の高いインターンを受けて全滅したらインターンは行かない,でいいのではないでしょうか.
    • ESの練習としての価値はあると思います.
  • 合説を使った企業研究
    • どんな企業があって何をしているのか,知っている企業がやっている意外な事業に出会える可能性があります.
  • 先輩方の話を聞く
    • いわゆるOB訪問ではなく,直接つながりのある範囲から口コミを集めておいたのは事前知識として役立ちました.
    • 社会人の先輩の話が伺えるのならなおよいと思います.
    • ラボの内定済みの先輩にESを見てもらうのも有効と思います.
    • どのパターンでも相手を手段のように扱わず敬意を持つのは当然です.
  • TOEICスコア
    • 提出を求められることがあります.スコア関係なく.
    • ないと書類不備チョンボしてしまいます.
    • スコアシート提出不要でも申告は本当に多くの会社が求めてきます.

あれば/やっておけばよかった物事

  • 学会先での交流
    • 第1志望の企業の人が発表に来ているのに見向きもせず自分の好きな発表ばかり聞いていた.
    • こういうところでのつながりが合否に結びつく可能性は低いですが,現場の情報を入手するまたとない機会です.
    • 民間と大学の違いや,民間ならではの楽しさを聞ける機会かもしれません.
    • 懇親会初対面はお酒が入っていても意外と絡みにくいので,ポスター発表などで面識を作ってから懇親会で話しかけると相手にも親切と思います.
      • 次で述べますが,相手の研究をフォーマルな形で知っておくのはとっても大切なことです.
  • 相手先のプレスリリース熟読
    • ESで興味を持った研究を聞かれていないと忘れがち.
    • よく考えてみれば研究者を訪問する場合は相手の主要な論文の概要に目を通しておくべきです.
    • 特に研究所らしい研究所の場合は必須と思います.
    • ある研究所で失念していて順調に進んだ*15面接が最後の最後で保留扱いになってしまいました.
  • 研究業績作り
    • 研究自体はしていましたが,業績に対してもっとどん欲になるべきでした.
  • 研究室やサークルのOB訪問
    • 通常のOB訪問はただ大学が同じだけということが多いです.
    • サークルや研究室など,より狭いコミュニティだと連絡がしやすいことがあると思います.

で,こうして受かったところに半年勤めて,どう?

  • 説明会や座談会ころから最終面接まで本当に学問に真摯な印象を受けていた.
  • いざ入社するとその想像を超えるほどガチ勢の集まりだった.
  • 直接利益に結び付かない勉強も盛んに行われていたり,会社のお金で純粋数学の本が買われていたり.
  • 実際の業務は統計モデリングなデータ解析というより深層学習で云々になってしまったが,会社の風土のおかげか深層界隈にあるウェイ感は皆無.手法としての面白さと使い道に注力できてなかなかどうして面白い.
  • エントリー企業の中でダントツに社風が合うところだったが,やはり過ごしやすい.
  • 色々落とされたことに不満はあるが,入れた会社には不満がない.

つまり?

それなりの満足度のデータサイエンティスト(1年目なので見習い)になれた(露骨なタイトル回収).

あくまで1例ではありますが,有効な就活戦略だったと思います.

むすび

  • 健康が第一ですので,精神を大事にしましょう.
  • 就活というクソゲーで心がすさんでいても,専門家としての敬意を忘れないようにしましょう.研究者として対等と考えるならなおのこと.
  • 院生の本分たる研究に注力しておくとなんだかんだ報われます.
  • 普段はこんな意識他界こと考えないでのんびり生きています.
  • なんか書き足りない気がするので予告なく加筆修正がされるかもしれません.
    • 案の定冒頭で執筆事由としていた現職の満足度を書いていなかった.トホホ(編集済み).

*1:と,執筆目標の正当化をしています.政治力を50使います

*2:(侮蔑の意味は)ないです.

*3:近年廃止傾向らしいですね.青田刈りの温床になりそうな廃止の仕方みたいで不安ですが…….

*4:2年以内だかの有効なスコア

*5:内資理系就職なら700超は高いと思います.700点台は苦手の証と言う人ただのマウンティングでは????

*6:数学科配属失敗するわフラれるわサークル内政争で矢面に立つわで散々であった.

*7:早期卒業できる程度の成績,ジャーナル論文になる定理を生み出す程度の能力

*8:学部時代は生命科学は必要最低限+化学系を少し取っただけで基本的に数学科や工学数学の単位で卒業した.学部のラボもほとんど情報系で研究もツール開発だったため生命科学へのドメイン知識は一般通過バイオ系学部2年生に遥かに劣るだろう.

*9:ちなみに朝にめっぽう弱い.

*10:ホワイトは大事

*11:誇張ではありません.2カラムで2枚書きました.

*12:誇張ではなくマジでありました.A4二枚とは別の会社です

*13:仮に必要でもマイナビリクナビ(使ってない)自体は捨てアドで登録してしまいましょう.受信ボックスの平和のためにも

*14:コテコテのR&D志望の理系,など

*15:技術者面接が終わったその日の夜に最終面接の案内が来るなど