こんにちは。自由になりたいデータサイエンティストです。
今回は、過去に企業データサイエンティストとして働いていた際に学生インターンのメンターを行った経験を書いていきたいと思います。
注意点として、このお話は私がいた企業・チームでの話であって、一般に共通する話とは限らないことをご留意ください。
さて、私が過去に関わったDS向けインターンは計4件あり、そのうち2件は私が主メンターとして担当したものです。
ざっと4件を表にまとめてみると以下のようになります。
No. | 主担当 | 個別 or グループ | 期間 | データ | 環境 |
1 | 他の人 | グループ | 2週間 | 自社データ | ローカル |
2 | 私 | 個別 | 2週間 | 自社データ | クラウド |
3 | 私 | グループ | 2週間 | 自社データ | ローカル |
4 | 他の人 | 個別 | 4週間 | なし | クラウド |
こうして見ると、結構バリエーションがありますね。
この4件を多いと捉えるか少ないと捉えるかは人によると思いますが、この経験から話をしていきます。
テーマについて
前提として、私はテーマ選定にはほとんど関わっていません。
使うデータや大まかなテーマはマネージャー以上が決めます。
具体的な進め方は、私にある程度任されるケースも、決めたものが与えられるケースもありました。
No.2は私と学生の一対一だったこともあり、進め方や利用環境に関してはかなり意見を通してもらえました。
4件の内容に共通することは、「機械学習モデルの構築と評価」です。
データサイエンティストらしいといえばらしいのですが、機械学習エンジニア的な要素が強いように感じました。
想像できる理由としては、
- 期間が短い
- メンターの負荷を掛けすぎない
- (一部のケースでは)機械学習エンジニアの業務を担えるメンバーが欲しかった
といったところでしょうか。
どんな理由にせよ、学生の方は、「機械学習モデルをつくるんだなー」くらいに思っていればいいと思います。
メンターと学生の距離感について
これが気になる学生の方も多いと思います。
「会社の情報を仕入れたいからカジュアルに話せるほうがいい」
「緊張するからあまり関わりがない方がいい」
などなど、事情は様々ですね。
事実としてどうかというと、「そこそこ」というのが良い表現かと思います。
基本的に、メンターはほかの業務を進めつつインターン対応を行っています。
だからといって、せっかくインターンに来てくれた学生をほったらかしにするわけにもいきませんね。
私が過去に関わったものは、いずれも
- 原則学生が自分のペースで進める
- 質問はいつでもOK(口頭・チャットなど)
- 朝会や夕会など、短くても必ず話す時間を設ける(原則毎日)
というスタイルでした。
そのほか、社員との交流を目的としたランチ会などが開かれるケースが多いと思います。
結局のところ、データサイエンティストだからといって特別なことはなく、一般的なインターンの形式ですね。
さて、長くなってしまいそうなのでここで一旦切りたいと思います。
次回以降は、「成果物と評価について」「インターンで得られるもの」「インターンを通した採用活動について」あたりをご紹介できればと思います。
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