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PFN 2018夏季インターンシップの選考で用いたコーディング課題を github 上で公開しました。
https://github.com/pfnet/intern-coding-tasks
PFN の楠本です。PFN では毎年8,9月前後に2ヶ月間の長期インターンシップを行っています。コーディング課題はその選考で応募者のプログラミング能力や問題解決能力を見るために出題させて頂いているものです。PFN のインターンシップでは機械学習をはじめとする幅広い分野で応募を行っているため、今年は「機械学習・数理」「バックエンド」「フロントエンド」「プロセッサ/コンパイラ」「Chainer」の5種類のコーディング課題を用意し、応募者の希望するテーマに応じてこのうちのいずれかを解いていただく形にしていました。
今年は去年を大きく上回る数の応募を国内外双方からいただくことができました。それに伴い、インターン生の受け入れ人数も去年よりもさらに拡充する形になりました。
今年の問題は以下のような構成になっています。
- 機械学習・数理課題: ニューラルネットワークの敵対的入力(Adversarial Example)のアルゴリズムを実装し、性能を報告するためのレポートを記す課題。
- バックエンド課題: 与えられたログファイルを分析するツールを作る課題。
- フロントエンド課題: セミナー発表のような動画に対して、発表内容のアノテーションを行うウェブサービスのプロトタイプを作る課題。
- プロセッサ/コンパイラ課題: 行列積コードの最適化と、行列積回路の設計を行う課題。
- Chainer 課題: モデルの学習を行うコードを Chainer で実装する課題。
コーディング課題では毎年、出題者が趣向を凝らした問題を作成しています。これらの課題が、興味のある分野を実践的に学ぶための練習問題になれば幸いです。
私は今年の機械学習・数理課題の出題に携わりました。少し余談になりますが、課題を作る際に意識していたことについて書きたいと思います。他の課題ではまた話が違ってくるかもしれませんが、共通しているところもありそうです。
- 前提知識があまり無くても解けるようにする: PFN では幅広い分野の方々を募集しています。そのため、機械学習そのものの経験や知識が無くても課題を一通り解けるように問題を設定したり、問題文を記述するようにしています。また、特定の知識を持っている人が有利になりすぎるということがあまりないようにも配慮しているつもりです。
- 実際の研究に近いような設定にする: 深層学習のような分野の研究では「何か良いテーマを見つけて手法を考える → 実装する → 出てきた結果をまとめ、考察を与える」という過程を繰り返しますが、このうち「実装して考察する」という流れを短期間で一通り辿れるような設定にしています。大学の授業の課題のような感じに近いかもしれません。
- できるだけ興味深いテーマを問う: 機械学習・深層学習の分野では日々研究が進んで面白い結果が次々に出ているので、それに少しでも触れられるような課題を設定しているつもりです。今回の課題である Fast Gradient Signed Method という手法は、シンプルな手法でありながらランダムよりも遥かに強い攻撃手法であるという点で興味深いものだったと思います。
- 時間が掛かりすぎないようにする: 学業に支障が出ると良くないので、実力が十分あれば1～2日程度で終わるような分量にすることを目標にしています。
提出されたコードは様々な観点から評価するようにしています。単に実装されたコードが正しいのかどうかだけではなく、コードが読みやすいものになっているか、単体テストなどの検証のためのコードが適切に書かれているか、他人がコードの追試をしやすいようになっているか、といった要素も考慮するようにしています。
実験ではコードを書いて動かしたら終わりではなく、手法がどの程度うまくいったのかを評価し、なぜそのような結果になったのかを考察するのが重要になります。特に、複数人で一つの課題に取り組む際にはそれら(評価・考察)を他のチームメンバーに共有することも大事になるでしょう。レポートでは結果の評価と考察ができているかを評価するようにしています。
これらの課題を見て PFN に興味を持っていただけた方は、ぜひ来年のインターンシップへ応募することを検討していただければ幸いです。また、PFN ではフルタイムの採用も通年で行っておりますので、こちらもご検討をよろしくお願いします。
