summary

• 2021/09/18~20 の3日間で、 サイバーエージェントの機械学習＆バックエンドインターンに参加しました！インターンの参加は自分にとってこれが初めてでした。
• 自分では触ったことのない技術ばかりでしたが、メンターの方や私と同じインターン生に助けてもらいながら、無事3日間を乗り切ることができました！
• ほかのインターン生の開発スピードが非常にはやく、最終発表のクオリティも非常に高かったため、悔しさを感じたと同時に、良い刺激になりました！

以下、時系列順に振り返りたいと思います

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1日目

• Abema TV のデータをもとに、以下のハンズオンを行いました！
  1. LightGBMを用いたデータ分析
  2. 上記の学習したモデルを用いた Web API サーバー構築
  3. GCP上の kubernetes を用いた、上記の サーバー のデプロイ

2 日目

• 上記ハンズオンで作成したサービスの 改善 を試みました！
  • 改善 とは具体的に、モデルの精度の改善やサーバーの負荷対策（ kubernetes の設定をいじる、Cloud CDNなどGCPのサービスを利用するなど様々）といったものや、サーバーのソフトウェアアーキテクチャの整理、terraformを用いたインフラストラクチャーの整備などが、運営側から参考として提示してもらいました！
• チームに分かれて作業を行う形で、私は2人で構成されるチームに配属されました。 私は kubernetes の設定変更による負荷対策と、terraformを用いたインフラストラクチャーの整備を試みました！

3日目

• 前日の作業を続けて、最終発表に挑みました！

  • 結局、負荷対策の成果の可視化が十分に完遂できませんでした。しかし、terraformを用いたインフラストラクチャーの整備は、苦し紛れながら Google Cloud Starage の構成だけ完成させて発表の時間を迎えました。発表の際は、出した成果ではなくて3日間で学んだことに焦点を変えて発表し、なんとかその場を乗り切りました。

• 最後はオンライン懇親会があり、運営から届いた弁当とお酒をいただきながらインターン生と運営の方々を交えてお話しました！普段みんながよく使っているサービスの裏側の話なども聞けて面白かったですw

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Finally

初のインターン参加だったこともあり、もっとこうすれば良かったと後悔する点は多々ありました。この3日間を通して自分のエンジニアとしての現在地的なものがほんの少しわかった気がします。このインターンで得た知識や後悔を生かして、より一層精進したいです！！