リアルな現場に近い？ サイバーエージェントの人気インターン「ABEMA Growth Tech」から学ぶ、次世代エンジニアの育て方

企業の技術インターンから学ぶ、次世代エンジニアの育成 第1回

　「機械学習×バックエンド」をテーマに行ったサイバーエージェントの学生インターン「ABEMA Growth Tech」。毎年学生から人気が高く、これまで3年連続で開催している。今回は、「ABEMA Growth Tech」が学生に好評な理由や、サイバーエージェントにおける次世代の若手エンジニアの教育方針について、本インターンを企画した福永亘氏と佐藤恒平氏に語ってもらった。

変わっていくトレンドに対応──「機械学習×バックエンド」がテーマのインターン

──自己紹介をお願いします。現在、お仕事でどのようなことをしていますか？

福永亘（以下、福永）：福永亘です。新しい未来のテレビ「ABEMA」のビジネスデベロップメント本部の開発チーム局長をしています。広告に関する開発がメインとなっている部署で、エンジニアが大体20名程いるチームのリーダーをやっています。アドテクの領域で、機械学習やバックエンド、フロントエンドなど幅広く開発をおこなっています。

株式会社AbemaTV ビジネスデベロップメント本部 開発局 局長 福永亘氏

佐藤恒平（以下、佐藤）：佐藤恒平です。2017年にサイバーエージェントに中途入社し、広告プロダクトの営業の経験を経て、2020年から技術人事本部に属しています。新卒のエンジニア採用やエンジニアの育成・戦力化に携わっている部署です。バックエンドやインフラ、機械学習のエンジニアの採用担当を歴任した後に、現在は新卒採用チーム全体のマネージャーとして働いています。

株式会社サイバーエージェント 新卒エンジニア採用マネージャー 佐藤恒平氏

──「ABEMA Growth Tech」の概要と、具体的な取り組み内容について教えてください。

佐藤：「ABEMA Growth Tech」は、サイバーエージェントの主要サービスの1つである「ABEMA」に対して、番組レコメンド機能を制作する3日間の短期インターンです。主に「機械学習×バックエンド」が大きなテーマになっています。

　前半と後半でカリキュラムが分かれていて、前半はABEMAの視聴データを題材として、機械学習を用いた番組レコメンド機能を利用可能なAPIとして構築します。加えて、バックエンドではABEMAの現場で実際に使用されているGoや、Kubernetesなどを用いて実装していきます

　後半は、学生の自由なアイディアや実装力を用いて、実際にABEMAの機能改善を提案してもらい、それを社員に発表してもらいます。

──インターンは毎年どういった経緯で企画しているのでしょうか。

佐藤：サイバーエージェントの新卒エンジニア採用においては、現場エンジニアが約300人携わっており、人事と現場エンジニアが二人三脚です。インターンについても、人事が採用に携わるエンジニアと協議しながら企画・設計を進めています。人事側は、直近の学生のトレンドや、過去のインターン実績から学生に刺さるポイントを考えています。例えば、「成長実感を持ちたい」や「企業の解像度を高めたい」などに対して、どういうコンテンツがいいのかを学生目線になって考えます。

　エンジニア側には、実際の現場で求められる技術レベルをどう学生に伝えるのかを考えてもらっています。それに加え、働くということや、伝えたいポイントをどう学生に伝えるのか、現場目線の意見をもらいながら、協業してインターンを設計しています。

　今回の「ABEMA Growth Tech」は、現場では機械学習の素養があるバックエンドエンジニアや、バックエンドの開発経験がある機械学習エンジニアが求められているという共通認識からヒントを得てスタートしました。

　そういった形で、人事とエンジニアが連携しながらインターンを設計しているのがサイバーエージェントの強みだと感じています。

──技術だけでなく、学生の人事採用に関してもトレンドがあり、変わっていくものなのでしょうか？

佐藤：変わっていくと思います。技術トレンドは、現場エンジニアの方が詳しいですが、学生が求めることは結構変わっていきます。例えば、少し前だと技術を突き詰めたい学生が多かった印象があります。

　そこからプロダクト志向・サービス志向に転換している学生が増えてきているなというのがこの2、3年での印象です。また、直近で言うと「社会課題の解決」にモチベーションを持つ学生が増えてきています。学生が求めていることに対して、どういったインターンを設計していくかは日々話し合って考えています。