大学院生のぼうびろく

自分の思考の記録とアウトプットがコンセプトです.留学/研究/プログラミング/統計/機械学習

博士課程の就活(準備編)

博士課程の就活の情報があまりないので自分がやろうとしていることを記録.

後で振り返る.

筆者のスペック

・学部時代に就活をしていた(エンジョイ就活).

・工学系(非CS).ラボからは,CS系含めて博士で民間に行っている例はある.

・資格?:学振特別研究員,TOEIC800後半,英検準一級,統計検定2級

志望職種

・データサイエンティスト

・新規事業立案

・IT関係

考えているコト(懸念点)

・なるべく就活に時間は使いたくない(研究やその他のことに時間を割きたい).

・でも,就活を適当にするのとは別.

・とりあえず3年大企業の理屈はあやしい(学部卒のとりあえず3年ではなく博士卒のとりあえず3年は年齢的に取返しがつかない気がする.行きたい企業があれば大小関係なく決める.)

・大学のスキームでインターンに3か月行かせてそのまま内定パターンはいっぱいあるけど使う予定はない.(内定目的では行かない.スキル向上目的ならアリかもしれない)

・専門性がそのままいかせる職種ではないのでCS系のガチ勢と戦う必要あり?

実際にやること

・LABBASE

LabBase (ラボベース)|研究を頑張る理系学生のためのスカウト型就活サービス

理系のための就活サイト.修士博士用で忙しい学生のために設計されている.使えるかはわからないけど登録.(実際にオファーが来る.)

 

・アカリク

TOP - 大学院生(修士/博士)ポスドクの就職・転職情報サイト「アカリクWEB」

IT,データサイエンス,博士等のキーワードでセミナーや逆求人のイベントたまに開催しているのでチェック.本当は逆求人出れば良いのだけど敷居高そう...

 

WANTEDLY

Wantedly(ウォンテッドリー)「はたらく」を面白くするビジネスSNS

いるのかな?一応登録.IT系に特化してそう.LABBASEと違って自分からアプライするスタイル.

 

・ボスキャリ

キャリアフォーラム | CFN(CareerForum.Net)

ボストンで11月に開催されるバイリンガル用の就活イベント.バイリンガルの定義が不明.博士課程がそもそも必要とされているのか不明.自分の希望職種の選考があるのか不明.ただ,「この3日間で内定を1社でも取っておくと以降の就活で本当に行きたい企業だけに絞れる」という時間的メリットがでかい.ちなみに,なんでボストンなの?ってことですが,ボスキャリがキャリアフォーラムで最大規模なので他のキャリアフォーラムは「ボスキャリで埋まらなかった枠を埋めるためにある」らしい.なるべく可能ならボストンへ行ったほうが良いみたい.

 

・KAGGLE/オプトDSL

Kaggle: Your Home for Data Science

オプトDSL・DeepAnalyticsDeepAnalytics

なんだかんだ上記の就活サイトに出かけるよりも家にこもってスキルを上げたほうが良い気がする.現在,オプトの引っ越しコンペ36位/230位が最高スコアなのでこれよりももっと強くなりたい.

 

・統計検定

統計検定:Japan Statistical Society Certificate

アンチ資格のポジションだけど,取得したい.半分趣味.統計検定2級は取得しているけどこれをアピールするのは恥ずかしい.11月の1級に照準を合わせて準一級(6月)も取得していきたい(準一級は成績優秀者を狙うくらいでないと11月間に合わなさそう).就活に使えるかは不明.昨今のデータサイエンスブームも相まって準一級持っていたら10社に1社くらい興味持ってもらえるかな?くらい.期待はしていない.

※ちなみにTOEICのスコアの倍の労力がかかった英検準1級は見向きされたことがない.英語ガチ勢から評価されるにはIELTS,TOEFLだが就活においてはTOEIC一択.英検はあらゆる場面でいらない.

 

github/Qitta/blog

The world's leading software development platform · GitHub

Qiita - A technical knowledge sharing platform for programmers.

情報系に進む場合,github/Qitta/blogのリンクの提出が求められる場合がある.研究に関係することはオープンにできないので(bitbucketで管理)どうするか迷う.機械学習アルゴリズムをスクラッチで書く,とかは結構やってみたいことなのでちょっとやってみようかなとはおもう.

 

まとめ

研究で結果を出して,統計と機械学習のスキルを上げて,ボスキャリで決めて,というのが最善のパターンかもしれない.(うまくいくかはわからない.)