今回転職するにあたって、新卒採用の際に不採用だったPFNに応募して、採用していただけました。自分はインターン等含め、PFN (PFI) から不採用通知を2回受け取っています。自戒なのですが、不採用通知を受け取ると「2度に応募したくない」とか「私は到底この会社の求める技術力に到達できない」とか思うんですが、視野(?)を広く持っておいてもあまり損はないと思うようになりました。完全に主観的な意見ですが、面接の合否には候補者から見えない要素も関係していて、例えば、会社の経営状況、面接官との相性、当日の候補者の体調、同じポジションに先に他の人が決まってしまった、などが考えられます。そうではない部分(面接での振る舞いや技術的知識など)は、応募者側で改善できるので、やりましょう…
上とも少し重複する話題です。会社も応募者も状態が変わります。会社側の例として、2022年の段階で Preferred Elements という基盤モデルの会社はありませんでしたが、2023年の終わりには設立していますし、入社前にGENIACという国のプロジェクトに採択されたことがニュースになりました。今回の応募の際にはこれらの状況は、応募者である私としては、多分運がよいことで、PFEのポジションが埋まったりする前に応募できたので、少し有利だったのかもしれません。
採用ページ: Software Engineer - Foundation Models / ソフトウェアエンジニア 基盤モデル
【学生向けイベント】大規模言語モデル(LLM)開発に興味のあるエンジニア・リサーチャー志望学生対象のオープンハウスを実施します。
— Preferred Networks (@PreferredNetJP) February 29, 2024
📅2024年3月29日(金) 18:30 〜
🏢PFN大手町オフィス
皆さまの応募をお待ちしています!
イベント詳細:https://t.co/74cygaJC2R
記憶がある範囲で最初にPFN (PFI) のことを知ったのは、word2vec が日本で騒がれていた頃です。具体的には日本語解説の資料の一つとして以下を勉強して、会社(PFN/PFI)のことを知りました:
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
理由は忘れましたが、上記のスライド作成者の海野さんがオーガナイズされていたような気がするEMNLP2015の論文読み会で論文の紹介をしました 1。
採用イベントのオープンハウスに参加しました。
PFN&PFI2016 夏期インターンに応募して、コーディング課題通過後の面接で落ちました。その年の京都のIBISでこのインターンの人たち2が集まっていて嫉妬した記憶があります。
同じ研究室でレトリバでバイトしていたhimktに誘われて、3月にレトリバで飲み会(?)に参加した記憶があります、ありがとうございました。
ICLR2017 論文読み会でcrcrpar と知り合いました。また、ICLR2017に参加された宮戸さんがいらしていて、PFNにはすごい方がいるんだなと思った記憶があります。
PFI/PFN/レトリバの関係者が昭和記念公園のBBQするとのことで、またhimktに誘われて行ったんですが、この会の人たちはほとんど私のことを知らないので、今思うと不審者ですね。もう少し自分から話しかけたらよかったかもしれません。
この年に杉山・佐藤・本多研に入りました。毎年少なくとも1人は学生がPFNにインターンをしている印象があって、その後にバイトをしている人もいらっしゃいました。その縁もあって、NeurIPSでOptunaの存在を知りました。
OSSが好きなので、なんとなくOptuna に貢献し始めました。そこまで巨大なリポジトリではないのと、他のライブラリのintegrationや可視化など細かい単位で疎な結合しているモジュールがあるので、そう言ったところの改善はblack-box optimisationを知らなくてもできるので、とっつきやすかった記憶があります。
また、東京のryudaというお店でやっていた醸燻研究所のタップテイクオーバーイベントに行きました。そこに来ていたPFNの社員の方々とリングフィットアドベンチャーの話をした記憶があります。このbrewery、実は同郷の方が創業していて、創業者の一人の樋口さんはPFN社員でもあります:
PFNに新潟県十日町市出身者が少なくとも2名いるってマジ?
— けいひぐ (@keihigu) March 1, 2024
この年にDC1が終わるので、crcrparさん経由でPFNのバイトを紹介してもらいました。ありがとうございました。ちょうどcrcrparさんとの入れ替わりでこの年の4月から part-time engineer で AutoML team に参加しました。この時は、covid-19の時期だったのと居住地の都合で、出社する機会がなく、会社についてはほぼ外部にいるのと同じ情報しか見えていない印象がありました。
上記のチームの方々からリファラルをいただいて新卒のリサーチャーでの採用を受けたのですが、一次面接で落ちました。面接の内容から、当時の会社の方針と私のやりたいことが合っていなかった気がしました。OptunaのことはOSSとして続けたかったので、前職で許可を得た上で簡単なPR作成やissue/discussions にコメントを業務外にしていました。
転職活動をし始めた頃から再度AutoMLチームのまむさん経由でカジュアル面談を設定してもらい、再度リファラルをもらい応募しました。度々本当にありがとうございます。
3月にPFNにエンジニアとして入社、即PFEに出向しています。foundation models作るぞ!!
ちなみに、懇親会で休学中でChainerをYANSで布教された Motoki Sato にChainerの話を教えてもらいました。これのNAIST時代のあたりのことですね。 ↩
今思うと東大の人たちだった気がするので杉山研関係者? ↩
表現学習の理論寄りの研究で博士号取得後、IBM Research – Tokyo でResearch Scientistとして研究開発を1年4ヶ月やりました。在職中の論文出版はありませんでした。私のせいです。
職歴・学歴・研究業績はこのページの右上にある CV (PDF)
、エンジニアリングで公的な成果は GitHub にある通りです。
IBMの同僚である数理科学チームと給与には不満はありませんでしたし、働き方もかなり自由でした。同僚の皆さん本当にお世話になりました。なんで辞めるのかというと、業務上でしか知り得ない話になるので、書けません。
I get asked a lot: why stay in academia, all the excitement in AI is happening in industry with massive compute. And I am seeing some profs leaving academia, but also seeing lots of researchers in industry looking to go back to academia, especially those who don’t work on LLMs.…
— Russ Salakhutdinov (@rsalakhu) September 15, 2023
このような観点もあるようです。
可能であれば研究を続けたかったので、業務時間に論文執筆が可能なポジションで探しました。以前よりもいわゆる開発の割合が増えてもいいと思ったので、(90% とか)そのように面接で話していました。また、新卒の時とおよそ同じで、以下のことを気にしていました。
とはいえ、2023年の初めに複数の企業でレイオフが行われていたため、上記をすべて満たすのは私の能力的には高望みだとポジションを調べていて思ったので、この条件から妥協点はするだろうと思いました。また前回の就活のときにも感じたのですが、私は博士後期課程の時のような理論寄りの研究を会社でも続けたいとは言ってないんですが、企業側からすると続けたいと思われるのか、私を使いにくそうな印象を持っているようで、その辺りを不利な印象を受けました。
11月の中旬くらいから始めました。上記をXに書くと叩かれまくる気がしたのとギリギリまで社内に希望を持っていたので、ソーシャルメディア等には何も書きませんでした(例外はLinkedInのステータス)。前回の就活でリファラルを知人からもらった方が選考が有利だと思ったので、まずは友人に相談しました。転職エージェントも利用しましたが、あまり条件の満たされるものがなく、カジュアル面談でもあまり歓迎されていないような印象を受けたので先に進みませんでした(面談の方はそういう意図はなかったかもしれませんが私が受けた印象です)。LinkedInで会社の人事の方が直接面談を設定した場合は話を聞きました。また、知人が基本的に一社に集中していたこともあり、いくつか知り合いがいない会社にも直接応募しました。ちなみに、カジュアル面談2社、書類面接落ちが2社、2次面接落ちが1社、2時面接(?)後にこちらから辞退が1社、内定先1社でした。
これで悩みました。LLM (より広く言うと foundation models) が流行っていて、機械学習の研究者のポジションはこれにかなり置き換わっている印象を受けました(そうでもなかったらすいません)。博士後期課程で研究していた教師なし表現学習は、最近のLLMの学習パイプラインと利用方法が類似していて、馴染みはありました。これに関するポジションであれば、なんとか職にありつけるだろうと思っていました。一方で、これ系を作るためには、かなりの計算リソースが必要で、それがあるに所へ行った方がよいという印象を受けました。もちろんphi のような方向性や memory efficient fine-tuning(あるいはparameter efficient fine-tuning)の方向性はありますが、世界中で計算コストを下げたいニーズが存在するので、この領域もかなり競争的な気がします。また、あまりにLLM関係に過集中されている状況もどうなんだろうかと思いました。
とはいえ自分の好きなML理論系の研究者たち [1, 2]もこの分野に腰を据えているような気がしますし、機械学習の学会でもこれ系も話題・論文が多いので、やることにしました。
]]>私用。手元でPyTorch動かすと流石に最近のAppleシリコンで動かすよりも遅いですね。
iPad Pro 11 Inch
4年前に買ったものだと記憶してます。
32インチ、曲面です。USB Type-CでMBPに給電と映像を送れます。HDMIからも2つ映像が送れるので、Type-C と合わせてラップトップを2つ繋いでいます。モニターアームは使っていません。
Happy Hacking Keyboard Professional HYBRID Type-S
以前はAppleのトラックパッドを使っていたんですが、腱鞘炎がひどかったので、2年前くらいからこのマウスを使うようにしました。横についてるボタンとかを使ってないので、使いこなせてない気がします。
音楽をヘッドホン・イヤホンで聴く場合は、どちらかを使っています。ノイズキャンセリングとバッテリーの持続は前者の方が良いですが、その分重さと大きさがあります。後者は見栄えが特に好きです。前者でオンライン会議をやると異なる理由で「マイクの性能が良くない」と言われることが多かったので、カスタマーセンタで使われそうな以下を別途使っています。隣で誰かが話していてもマイクが音を拾わないので便利です。充電がType-Cになればいうことなしです。
スピーカーで音が出したいときは以下を使っています。
Flexispot 電動式スタンディングデスク E7 + 160 \(\times\) 70cmの天板
電動式昇降デスクです。高さが2箇所記憶できるので、立ったときと座ったときを記憶させています。注意事項としては、
です。組み立てを一人でやりましたが、全然おすすめしません。引越しをした時にアジャスター(デスクの脚につける高さを調節する部品)の一つがどこかにいったので、キャスターをつけました。
上記の机と使ってる椅子です。
ソファ的な。
手元で作業するときくらいに使います。最近あんまり使ってません。
基本的に近視用のメガネを使ってます。
]]>退職した。意外と顔とか名前を覚えてくださっている方がいて、声をかけていただいた。
新宿伊勢丹と日本橋丸善で買い物。日本橋丸善で私が好きな益子焼作家の川島郁朗さんも作品を出されているので植木鉢を購入。毎年この時期に益子焼の展示販売会をやっているらしい。
1.5年ぶりにOptunaにPRレビューをした。
中古だけど Poulin Watches の Commuterが買えてかなり嬉しい。製造中のシリーズも欲しいですね。
格安じゃないメガネをそろそろ買おうかと思って調べたけど決めきれなかった。デザイン性が高いブランドは店舗を持ってないこともあるので、アイウェアセレクトショップに行くのが良さそうで、
あたりが目についた。
ついに初代iPhone SE がリタイヤ。最後の方は、アプリ1つくらいしかインストールできなかった。
絵を買おうと思って近くのギャラリー行ったら、「絵を見て選ぶ店舗ではない」と言われて、購入失敗した。
同じくらいの年代の統数研の関係者+知人で秋葉原で会っていたんですが、2024年は論文投稿したいなと思いました。
最近は、DAVE THE DIVER ってゲームをしていた。DREDGE も好きだったので、コラボもしていて楽しい。
歯医者に行ったら、矯正を勧められたけど、抜歯か外科手術が必要で、敷居高すぎる。
起きたら15時でした。有給だからまぁいいんですけど…やっと体調が戻ってきた感じがする。確定申告をやろうとしたけど、源泉徴収票とか必要な書類が足りてなかった。早く確定ししたい。
運転手が車載テレビをつけているのを警官が見つけたら捕まえてほしいレベルで危ない目にあった。同乗者ができることがないのでしんどすぎる。
症状的にノロウイルスが疑われる。居合わせた人たちはなってないので謎。地震も来るし、2024年はポテンシャルに溢れている。
2024年1月1日00:10 原因不明の嘔吐
去年Xで教えてもらった Sir SLow のラジオを聴いている。
]]>公表できる研究成果はありませんでした。本当にすいません。
研究ではないですが、NeurIPSのReviewer の賞をもらいました。 Openreview の場合、ACのレスポンスとかAuthorとのインタラクションをやればもらいやすいんでしょうか、わかりません。
Optuna への貢献を細々やっていした。
2023 年のCommit の履歴を見るとバイトをやっていた時と比べてほぼ貢献ができていなんですが、これは業務時間内にそういった活動ができないからです。
タイトルはこのページの真似です。本記事のURLのタイポ(nawadays
)もそれに由来しています。
NeurIPS 2023 のToT award の論文は自分が1番読んだであろう論文と実装なので感慨深い、そして 今回のことについてをT. Mikokov がFBに投稿していて、その内容に動揺した。
辻村深月さんの作品を久しぶりに読んだ。
発言に関して、発音が流暢でも言ってる中身がない・失礼だと意味がないので、むしろ中身というか人間性が大事なんじゃないかなと思うようになりました。
外で飲酒した際に、他のお客様の喋ってる内容が原因で満足度が低いことが増えてきたので、家で高めのやつを飲んだほうがいい気がしてきた。一方で自分が似たようなことしてるのかもしれない。
Wisteriaとreedbush が恋しい (Raiden はあんまり使わなかったけどcontainerサポートがあって気合が入っていた)。あれらのおかげで計算機の不足のことを気にせずに実験が回せたので、感謝しかない。
P5と労働だけやっています。
Minimal and reproducible code
の共有を頼んでも体感50%くらい欲しいものが共有されないので、定義を書いた方がいいんだろうか。
平日で空いてそうだったので、藝大祭に行った。もう学生ではないので学生さんとの距離感を絶対に間違えてはいけないという恐怖。
David Hockney 展に行った。「25th June 2022, Looking at the Flowers (Framed)」の画像は展示について調べてる時に目にしていたけれど、本物は迫力が圧倒的で、ポストカード等小さいフォーマットの見劣りが大きい。
英語が壊滅的なのでDMM英会話をとりあえず再開した。
笠間に行った。宿泊して全窯元の直売所に行ってみたい。
Google Scholar で100引用数超えたらしくメールが届いた。この指標で他人と絶対に競争はしないと心に堅く誓う日々。
研究がしたいのかよくわからなくなってきた。何がしたいんだろう。
過去30hくらい精神状態が普通じゃなかったので個人的にも驚いている。他人を巻き込まない形の幸福度を高めたい。
Beerzilla行って観光客sとchatしたら終電逃しかけた。
twitchで英語喋ってる方の配信見たら早口すぎて何も理解できなかった。dialectでタグがあるので勉強になる。
ロンドンにいたときは週末毎回出かけていたので、真似したいけど行ける場所がない
シン仮面ライダーとキアヌと犬4を見た、キアヌと犬だった。キアヌになりたいと思ってYoutubeを眺めてたらキアヌとサントリーウイスキー全4シリーズを見つけた。
出社最高!!
人はなぜ…
こういうインタービュー が結構好きなんですが、日本語の研究者版だれかやって欲しい。
お盆は休めると思ってた時もありました。
帰省して作業・息抜きで散歩と写真・飲み会でサイクリックな生活
発熱して38.3度くらいまで出た。Covid-19簡易キットではNegativeだった。
毎日書こうと思いつつ、毎日ghにコミットするのは、自己評価を下げるので月1でまとめる感じにします。
風邪ひいて体力を温存?するために横になってドキュメンタリーと映画を見た:
喉が痛すぎて世が憎い
英語なんもわからん 2023
停滞感を感じる。何も進まない
気分が悪くなるRecommendation と広告がこの世から消え去りますように。
Inscryption始めた。かなり面白い。
NEEDY GIRL OVERDOSEをプレイした。反動で1週間ほどsocial mediaからほぼログアウトしていた。あんまり関係はないが、探偵小説3大奇書を読もうと思い、「巨無への供物」を購入した。
Francesca Woodman の写真を見かけて良かったので写真集を購入した。モノクロ写真を撮りたくなったので約10年ぶりにカメラを買おうと思って一週間 SIGMA fp か Nikon Z fc にするかどうかを悩んでいる。SIGMAの社名が研究所だったのが、ずるい。ライカは欲しいけどどう考えてもお金がない。
OSSをする時間が取れなくなった。すいません。
GW初日だからと4/29に浅草でイギリスビールをしこたま飲んだ結果、部分的な記憶喪失があることに恐怖しながら嘔吐して迎えた4/30に「2度と酒を飲みたくない」と人生で既に何度も破られている誓いをたてた。どうして加減できないのか。思い返すと学部と修士のときが一番研究というか研究室に入り浸っていて、あまりお酒を飲んでいなかった。それと比べると最近は、たるんでいるのか飲酒の頻度が増えている気がする。数年前のようなストイックさを見習った方がいいのではないか。ただ、研究室で雑談かTwitterしてた記憶しかないので、単純に研究室に長くいたから(少なくとも肝臓にはよいだろうけど)よかったとも言えない気もしている。沙村広明のキャラから感じられる退廃的さに憧れつつ、あれはフィクションなので真似てはいけない。
]]>今年の前半は引き続き共著でcontrastive learningの解析の再投稿などをやっていました。結果的に国際会議で発表できましたが、同じような解析をやっているのが同時期に2つくらい出てきて [1, 2]、当初投稿していたICLRにスコア的にも落ちると思ってなかったので、かなりヒヤヒヤしました。共著者の方々には感謝です。同じ内容について、IBIS2022のポスター発表をしましたが、個人の経験の中ではかなり盛況でよかったです。聞きにきてくださった方々ありがとうございました。自分はIBIS2016で発表したことがあるのですが、ポスター発表で聴衆がほぼこなくて大変惨めだった記憶があるのですが、今回はそんな思いをしませんでした。
関連して記憶に残るイベントがありました。過去数年の私の研究は、Arora et al., 2019に強く依存しています。偶然にも元同僚かつ共著者が運営メンバーに入っていた講義に付随したセミナーで、Arora 先生ご本人の前で、自分たちの研究を紹介する機会があり、かなり緊張しました。
9月には博士論文を提出しました。博論の執筆をした際に Related work の章をサーベイ論文として事前に書きました。このおかげもあって博論執筆は少し大変くらいで済みましたし、IJCAI-ECAIのために2019年ぶりに海外出張ができました。この出張に関連して人工知能の記事を書きました。
高校の同級生と論文を書く経験もはじめてしました。高校時代の同じ陸上部だった知り合いとオンライン飲み会で相談を受けて、スポーツデータの解析の実装面でコメントしたところ結果的に共著することになりました。
そろそろ新しい主著発表したいです、すいません。
怪文書2022 に書いた通りで、「いやぁ〜😅、AI人材だから引くて数多で困るな〜〜〜😅😅😅」ということは特になく、1社に拾っていただけました。
タイトルはこのページの真似です。本記事のURLのタイポ(nawadays
)もそれに由来しています。
この画像がついに使える pic.twitter.com/UYtuvjvZ8e
— Kento Nozawa (@nzw0301) July 15, 2022修了見込み証明書が大学で入手できたので、おそらく今月末に博士(科学)がいただけそうなので、昔話をします。
記憶が定かではないので、もしかすると私以外の方の発言が不正確です。不正確なのは私のせいです。すいません。
B3の頃、筑波大の機械学習の講義で佐久間先生がおすすめの外部資料として
が挙げられていました。加えて、当時(2014年)Twitter で もしその単語がなかったらというスライドを中川先生が上げていて、面白そうと思い、東大の学際情報学府の大学院入試説明会に行き、東大の入試準備は大変そうだなと思った結果、「興味あるんですが、数学自信ないんですよね」みたいなことを中川先生に言いました。今思うと何しに行ったのかよくわかりませんね。
B4の頃でも再度大学院を変えることを考えたのですが、修士で研究室を変えるためには院試準備に相当の時間を割く必要があると思いました。その結果、研究が進まず学振通らないと、金銭的に自立する必要があった身分としては、嬉しくなかったので、推薦で楽に入れる筑波大の大学院に入りました。
B4/M1頃はトピックモデルの研究をやっていて、ちょうど佐藤一誠先生がトピックモデル本を2015年に出されたり、ERATO感謝祭 Season IIでトピックモデルの話をされたのを私が聞いたりしたので、研究テーマ的に近そうな方だなと思っていました。完全に昔話ですが、トピックモデル本のイベントに行って、佐藤先生の講演を聞いたあとに「スライドのSparse LDAの出版年違ってましたよ」と佐藤先生に伝えた記憶があります。
M1の終わりまでにいい会議に通るような研究ができなかったり、研究科で博士後期課程の学生がそもそも全然いなかったりで、再度進学先を考えました。その他、色々研究室を変えた理由はこちらに書いてあります。雑務等で自分の研究ができなくなっているシニアではない教員であることも当時重視していたので、当時やっていたテーマ的に近いと思った佐藤先生の印象が強かった記憶があります。
何が研究室を決める上で決定的だったか朧げなのですが、言語処理学会2017でCookpadのスポンサーブースで知人のH島さんに「佐藤研に入ったら鍛えられそうだよね」的なことを言われ、その後にちょうど佐藤先生が言語処理学会にいらっしゃっていて、確かこんな立ち話をした記憶があります:
併せて、当時AISTのメンターに進学先の相談を乗っていただいたことも大きかった気がします。
その後入試を受けて、佐藤研に入れることになりました。
晴れて佐藤先生の研究室に課程博士として入りました。当時は、杉山・佐藤・本多研1として研究室運営が行われていました。D1の頃、杉山・佐藤・本多研は、厳しいところだと勝手に思っていて、数式が読み書き間違えようものなら学生から激詰されるんではないかと緊張していましたが、実際はみなさん大変優しい方でした。
がんばってNeurIPSのワークショップにPAC-Bayesの研究を投稿した記憶があります。結果的にこの研究は会議論文にはできませんでしたが、後々の研究に生きています。
春に研究室の運営で思うところがあって大学院をやめようとわりと思い、就職活動としてleetcodeやっていました。今思うと私のコミュニケーション不足だと思います。すいませんでした。そんな最中にNeurIPSで話した人が海外滞在のホストをしてくれることが確定したので、やめずに研究をすることにしました。海外渡航の話は以下に簡単に紹介しています。
上記の海外滞在での研究が、AISTATSに落ちてからUAIに通りました。
博士号をとってからも研究をしたかったので、できるだけ持続性のあるやり方を今のうちに身につけたいと思い、この時期から休憩時間を取ることを意識しました(といってもゲームをするかビールを飲むかです)。海外滞在後にこの考えを強くした記憶があります。
コロナのパンデミックが始まったばかりで前半の記憶がほぼありません。後半は、ICML目指して研究していました。
DC1の給与が9月で終わってしまうため、Optunaの開発バイトを4月から始めました。black box optimisationについては完全に何も知らないので、拾っていただけてよかったです。バイト募集中とのことです:
就職に伴い来月で私がやめるPFNでのOSS(Optuna)開発アルバイトの募集です。労働時間の週10時間は難しい気がしますが、私は週10時間も働いてないので相談に乗っていただけると思います。結構すごい勢いで時給が上がりました。質問等あればDMなりで問題ない範囲で答えます https://t.co/XXbEDPiVFx
— Kento Nozawa (@nzw0301) August 24, 2022
2019年の終わりくらいから考えていた研究が、ICMLに落ちてからNeurIPSに通りました。この時点で博論審査に進んで3月卒業するパスもあったのですが、腱鞘炎がひどく、博論締め切りまで1ヶ月程度しかなかったので、2022年9月に卒業することにしました。
2021年の夏くらいからやっていた学生とポスドクだけの研究がICLRに落ちてからICMLに通りました。博論には含めませんでした。
佐藤先生からサーベイ論文を書くつもりで博論を書くと良い、と言う話を聞いていたので、博論のイントロと関連研究をサーベイ論文になるくらいのボリュームにしてからIJCAI-ECAIのサーベイトラック版に圧縮して投稿・採択されました。これのおかげで博論提出の締め切りは少し焦るくらいで済みました。
Make a plan pic.twitter.com/nFTXoRFcW5
— PHD Comics (@PHDcomics) February 10, 2022
本当にこんな感じでした。
おすすめ研究室情報です:
その後、佐藤研は、杉山研と主のゼミは分離して、学生ゼミは一緒にやっています。 ↩
機械学習の理論寄りの研究をしている博士後期課程の学生(博士課程在学年数:4.5年見込み)です。職歴・学歴・研究業績はこのページの右上にある CV (PDF)
、開発系は GitHub にある通りです。自己評価は「中途半端」です。
研究活動を続けたかったので、研究者ポジション(≒論文が投稿できるポジション)で探しました。
おおよそ以下のことを気にしていました。
この対立についてあまり知らないのですが、私の専門分野に関しては、その気になれば差は少ないようにも思いました。私は学生指導的な活動も自分の勉強になるので、好きです(東大の情報科学科の演習Ⅲで学部生のスライドに全部コメントつけたり研究室の人がarXivあげたら頼まれてもないのにタイポを探しに行ったりする程度です)。一方で企業に勤めていても、例えばインターン生と一緒に仕事ができるので、そこまで違いは感じませんでした。
学生として国内の大学とパートタイムとして国立研究開発法人で数年単位過ごしたので、企業の研究所での活動も興味があり、今回は主に企業でのポジションを探しました。また、研究予算が数回続けて取れなかったので、その点も少し嫌になった節があります。
研究テーマの自由度は、アカデミアの方があるのかもしれません。これは個人の興味にもよりますし、研究予算の proposal と似て、企業でも交渉次第でできる気もしたのであまり良くわかりません。
フルタイムのポジションは、5社受けました。2つ書類で落ち(LINE, GitHub)、1つ一次面接で落ち(リファラルありの PFN)、1つ最終面接で落ち(Leapmind)、1つ内定をいただけました。
インターンについては博士課程在学中に12回応募し、11回落ちました。1回だけ国内でオファーをいただけましたが、その後に腱鞘炎がひどかったこともあり辞退しました。すいませんでした。
「研究」や「リサーチ」がタイトルについているポジションは、どのレベルの研究ができるかが様々で、
などのバリエーションがある印象を持ちました。自分は一番最後で探していました。
この辺りの認識は人事の方、社員の方、役員の方で認識がずれている印象があり、こちらが「(国際会議に投稿できるような)研究できますか?」と聞くと、人事等の方は「(製品なりサービスの研究開発として、あるいは、国内会議をターゲットとして)できます」ないし「(チャレンジは)できます」と答える印象があり、技術・研究系の上の方の役員の方になると「(国際会議に投稿できるような)研究は難しいです」と言っていただくことが数回ありました。私の聞き方が悪かったと思います。
就活については Career Skills をざっと読みました。20章について読むと Linkedin のヘッドハンティングが誉めてきても、むやみに期待しなくなるのでおすすめです。
コーディング課題の勉強も少しした時期がありましたが、研究職度合いが強いほどエンジニアリング的な質問は聞かれない傾向があったのと、フルタイムの半分くらいは書類で落ちており、インターンはほぼ書類で落ちていたのでコーディング課題解いたのは、フルタイム・インターンの応募した中の全体で2社でした。
ここでは、head hunting の会社とか、特定の企業の人事に良さそうな候補者を紹介する人たちを指します。主に LinkedIn で DM を送ってくる人たちの大半が該当する気がします。Career Skills によると、この方々は、依頼を受けている企業に人材を紹介し、もしその企業が紹介された人材を採用した場合、採用された人の年収等を基準に企業から報酬を受け取るらしいです。このため、この人たちが利益を最大化する戦略としては、たくさんの人に依頼を受けている企業に応募してもらうことだと思っています。
それを考慮すると以下のことは、その外部リクルーターにとっては、理になかっているのかもしれません:
この他にも、LinkedIn では、CV を吸われただけ(よくある)、こちらの返事を無視される(よくある)などの経験ができました。
この人たちもぜひ応募してほしいと言ってくださることがあるのですが、カジュアル面談・書類の時点でわかっていることを理由に書類・面接後に落とされることがあり、あまり信じなくなりました。推測ですが、ある程度の数の候補者をプールするためには、応募してもらうしかないので、このようなことになるのだと思います。選考を受ける側としては、企業の方に受けて欲しいと言われて書類を提出したら面接もなく落とされるわけなので、気持ちの面で厳しかったです。
LinkedIn でも、まれに会社の人事からメッセージをいただくケースがあり、そちらは流石にやりとりがスムーズでした。ただし、「フォローアップを今度します」と言われてから、連絡が途絶えるケースが多く、面接を受けたケースはありませんでした。
上記のように LinkedIn の外部リクルーターで謎対応されてたり、インターンの面接後になんとかforceの研究者の「研究に insight がない」というありがたいフィードバックを HR の方から間接的に聞かされたりしたので、Twitter に「就活なんもわからん」と書いたら、会社を紹介していただいてエントリーしました。本当にありがとうございます。
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