访谈

在寻找暑期实习机会时，我牢记两个基本标准。首先，我想从事深度学习方面的工作。其次，我真的很想在日本的某个地方实习。

在过去的一年中，作为大二学生，机器学习，尤其是深度学习一直是我自发学习努力的重点。通过MOOC、个人项目、自愿研究助理和实习，我已经在这些科目上打下了可观的知识基础，到目前为止，这些还不是我的课程内容。为进一步提高我的技能，我感觉有必要获得有关我感知数据科学问题并通过深度学习解决问题的方式的反馈。这使我将实习搜索的重点放在寻找以深度学习为中心的角色上。

除了实习的项目主题外，实习地点在日本这一情况以及其短期和长期利益对我来说都是一个决定性因素。我曾在大阪大学学习过日语并获得了MEXT奖学金，因此我很期待与日本和日语重新建立联系。我也想体验在日本作为研发工程师的生活。

由于满足了这两个条件，在SEI中开设的数据分析实习岗位对我来说是完美的选择。

在实习期间，我实施了深度学习模型，该模型能够根据给定的一组对象类别(道路、建筑物、植被等)来分割卫星图像。换言之，这对应于构建人工神经网络，该人工神经网络可以在对一组标记的卫星图像进行训练之后，学会在任何卫星图像上标记所提到的类别。我选择了一种广泛用于图像分割的神经网络架构，该架构被称为“U-net”，并通过训练、验证和微调周期来提高模型的预测精度。从测试数据中获得最终结果后，我将成果呈现给数据分析部门经理、我的团队工程师和人事专员。

这一点可能会让人觉得有些奇怪，但得益于研发办公室的“公共伸展时间”，我发现午餐后休息伸展几分钟实际上可以让整个下午充满活力。尽管一开始我对大多数同事认真地扭动臀部和揉捏肩膀感到有些怀疑，但我后来真正地意识到唤醒和照顾好身体对提高工作效率有着神奇的作用。我现在觉得我已经养成了强大的习惯，这适用于需要脑力劳动的各种情况。

首先，这次实习提高了我从事数据分析工作的积极性。我真的很喜欢参加机器学习项目，尤其是这个将我带入计算机视觉领域的项目。这当然会对我将来的职业重点和研究兴趣产生持久影响。

除了在该实习项目中所做的实际工作以外，有幸体验世界一流公司的研发环境使我从事公司研发事业的期望更接近现实。这有助于我更好地判断该领域的职业对我有什么好处。

此外，这次实习是我第一次出国工作。与公司每个人的轻松沟通以及对实习生所遇到的各种问题的支持给我们留下了积极的印象。我一直考虑毕业后出国工作或学习，而我在SEI愉快的第一次出国工作经历无疑让我坚定了这一决心。

如果你决定从事公司的全职工作，你应敏锐地辨别出你想从事哪种项目。你的实习项目将是一个很好的指标。但是，其他团队成员(尤其是你的导师)所从事的项目也是衡量你在研究中可能会遇到的问题的规模和复杂性的好方法。积极地与队友互动，以更好地了解他们所做的工作。你的日常工作可能不需要你与导师以外的其他人合作，但是SEI的每个人都很乐意提供指导并在被询问时给出详细的解释。