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"元医学部生"という異色の経歴を持つ学生エンジニアがクリンタルを薦める理由

こんにちは、クリンタルで2017年8月よりインターンをさせていただいている池田と申します。

現在私は、情報系の学部に通う大学4年生です。1〜3年では、C言語やjavaなどプログラミングの基礎やアルゴリズムなどを学びました。現在は研究室に所属し、バイオインフォマティクスの研究をしています。

今回は、僕がクリンタルをインターン先として選んだ理由とインターンでどのような仕事をしているのかについてお伝えしたいと思います。エンジニアインターンを探している大学1〜3年生に少しでもお役に立てれば幸いです。

クリンタルをインターン先に選んだ理由

1. 事業内容に共感したから

これは、自分が様々な企業の中からインターン先を1つに選ぶなかで一番重要なポイントでした。というのも、エンジニアとしてインターンで行う仕事の多くは、現状あるサービスの機能改善や新たな機能の導入となるため、その会社の根幹となるサービスに関わることがほとんどだと思います。なので、そのサービス内容や思想に共感出来なければ、インターンとして仕事をしていく上でモチベーションが続かないので、私はインターン先の会社の事業内容に共感できるかどうかを軸にインターン先を選びました。クリンタルの行っている、医師と患者のマッチングサービスは、以前医学部に在籍し現在は情報系の学部に通い、医療とITをかけわせた仕事をしたいと思っていた私にはなによりのサービスでした。
それに加え、大学4年で卒論研究をしなければいけないといった事情なども鑑みていただけました。

2. 面接でのCTOの心づかいに感動したから

面接に行った際、CTOとお話させていただいたのですが、親身に私の話を聞いてくださり、まだインターン採用が決まっていない私に面接だけど何か得て帰って欲しいという思いから、大学院進学や就職、エンジニアに関してなど様々なことを教えてくださりました。そんな体験から、クリンタルは自分の学びたいこと以上のものを学べる環境にあるのではないかと感じました。

以上のような理由から、私はクリンタルでインターンをすることに決めました。


クリンタルでの仕事

自分の能力値よりも少し上の仕事を任される

仕事が単純作業(考え悩みながら課題を解決していく過程が存在しないただの作業)になると、成長速度は格段に落ちてしまうと思います。つまり、自分の能力でできる範囲内の仕事を振られても、それは次第に頭をつかう必要がなくなり単調な作業になってしまいます。そのため、どんな職種に着くにしても、自分の能力以上の仕事にチャレンジできる環境が自分を成長させるのではないかと思っています。

私は現在、エンジニアインターンとして、言語はruby、rails、html、css、javascriptを扱っています。以前にもこれらの言語を扱ったことはありましたが、その時からだいぶ期間が空いてしまっていて、ほとんど忘れてしまっていたので、当初はそれらの言語を思い出すためにチュートリアルを行いました。その後、クリンタルのコード規約を確認しながら、webページのデザイン変更などフロント側を中心に作業を行いました。その後、社内ツールの開発を任されました。ここでは、DBの設計からテストまですべてを任され、開発の一連の流れを学ぶことができました。

自分の能力の範囲内で出来る仕事と、+αの努力が必要となる仕事を組みわせて仕事を振ってくださるので、わからなさすぎてモチベーションが下がることも、簡単すぎてモチベーションが下がることもなく、成長を実感しながら仕事ができています。

質問や相談ができる環境がある

これも自分が成長するにあたって重要だと考えているポイントです。­­­­­­エンジニアとして仕事をする上で、初めて触れる技術やエラーに出会うことは日常茶飯事です。この問題を解決できてこそ、優秀なエンジニアであると自分は考えています。とは言っても、何時間もその問題を解決できずにいることも、モチベーションの低下をまねく要因の1つであると考えています。そこで、分からない問題にであった時、誰かに質問できる環境があることはとても大切だと思います。クリンタルでは、インターンと社員の方々との距離が近く、社員の方に様々な質問をしても快く答えてくれます。実際、現在私はCTOの大畑さんの隣の席で仕事をしていて、わからないことがあったときには大畑さんに質問するようにしています。質問をすると、その答えにたどり着くようなヒントを貰えるときや、質問したことに派生した他のことまで教えていただけることもあり、ただ質問に対する答えを教わって終わりではなく、質問や社員の方とのディスカッションを通しても成長できる環境にあります。


今後の目標

現在クリンタルでは、論文のタイトルを処理しその論文の専門を割り出す自然言語処理を行っています。研究で機械学習は扱っているのですが、自然言語処理は初めて扱うので、しっかり学習して精度を高めることが直近の目標です。

また、今後AIの技術はますます発展していくとともに、その可能性は計り知れないものになってくると思います。そのため、私はAIの学習の技術である機械学習や深層学習についての知識を深め、それらを扱うことの出来るエンジニアになりたいと思っています。

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