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三井住友銀行のインターン体験記詳細

参加した先輩たちの口コミ・選考対策

基本情報
2025年卒|大学名非公開|性別非公開|文理非公開
他企業でのインターン
三菱UFJ銀行,みずほ銀行
満足度
2023年8月中旬
東京都
2日間
昼食支給あり

選考情報

選考フロー

ES

提出締切時期 2023年6月中旬
銀行員に限定せず、将来なりたい社会人像、または仕事を通じて成し遂げたい夢や目標について教えてください。(200文字以内)

人を笑顔にできるような明るい人になりたい。私は、笑顔が溢れる環境が働く上で非常に大切だと考えている。なぜなら、毎日笑顔が絶えないような職場は、仕事のモチベーションや困難を乗り越える力を与えてくれると考えるからである。そのため、私は笑顔が溢れる環境を築くような明るい人になりたい。また、職場だけでなく、プライベートにおいてもこのような環境を築きたいと考えている。

エントリーシート記入時に注意した点やアドバイス

・誤字脱字
・簡潔にまとめる
・人柄が出るように意識

筆記・WEBテスト

テストの種類 受験場所 詳細
玉手箱 自宅 -
WEBテスト・筆記試験でおすすめの解答テクニック

・分からない問題をすぐにとばす
・問題を全て解く(選択肢があるため、勘でも当たることがある)

効果があったWEBテスト・筆記試験の勉強/対策方法

・本で勉強(「これが本当のWebテストだ!(1)」を使用)

面接

参加者 面接官:1名 学生:1名
面接時間 20分
難易度 普通
雰囲気 和やか
面接で聞かれた質問事項

中学/高校/大学で頑張ったこと,強み/弱み,研究,入社して取り組みたいこと

逆質問の機会はありましたか?
はい
いいえ

一番の魅力

選考を振り返って

インターン選考で重視されていた点はどこだと思いましたか?

・情報系の専攻
・コミュニケーション能力

効果があったなと思う面接の練習方法

・他の選考を受け、経験値を積む
・就活サイトを参考に、エピソードを練っておく

面接指導官に言われた、または自分で編み出したおすすめの面接テクニック

・エピソードを暗記しない(部分的に覚え、自分の言葉で話せるように)
・面接前に(好きな音楽や動画を見て)リラックスする
・笑顔で話す

インターン概要

開催時期 2023年8月中旬
開催期間 2日間
開催エリア 東京都
開催場所 オフィス
職種 データサイエンス編
プログラムの内容 レクチャー中心,プレゼンあり
このインターンで学べた業務内容 IT系エンジニア・プログラマー
給与は発生しましたか?
はい
いいえ
昼食費は支給されましたか?
はい
いいえ

昼食支給(弁当/社食/外食など)

交通費は支給されましたか?
はい
いいえ
インターン内で残業はしましたか?(自主的な追加の準備工数含む)
はい
いいえ

インターンシップの内容

テーマ

・データ分析を行い、ユーザを増やすための施策を練る

内容

・テーブルデータを分析し、予測モデルを作成する
・分析結果から、施策を打ち出す
・個人ワーク+プレゼン
・座談会

その場での内定や本選考での1次選考免除など、インターン参加学生だけの優遇はありそうでしたか?
はい
いいえ

参加した全員に早期選考の招待

この企業に対する志望度は上がりましたか?
とても上がった
上がった
変化なし
下がった
とても下がった

・一人で黙々と作業するワークであったため

個別面談/OBOG紹介/交流会など、インターン参加者に社員や人事から連絡はありましたか?
はい
いいえ
一緒に取り組んだ学生のレベルはいかがでしたか?
かなり高い
高い
普通
低い
かなり低い

・プレゼンの内容が良かったため

会社・社員の雰囲気や対応はいかがでしたか?
とてもよかった
よかった
普通
悪かった
とても悪かった

・話しやすかったため

この企業に関する理解度は上がりましたか?
とても上がった
まあまあ上がった
変化なし
このインターンを通してあなた自身は成長できましたか?
とても成長できた
まあまあ成長できた
変化なし

・これまでテーブルデータを扱う経験が少なく、勉強になった

このインターンの内容は充実していましたか?
とても充実
充実
普通
不満
とても不満
この企業のインターンを通して学んだことを教えてください

・データ分析について(テーブルデータに対する機械学習手法、データ加工方法など)
・個人ワークについて(時間配分やプレゼン方法)
・会社の雰囲気について(社員や職場の環境)
・周囲の学生のレベル(データ分析の知識量)

この企業のインターンを受ける後輩にアドバイスをお願いします

・WEBテスト(玉手箱)の対策
・面接の対策(エピソードや研究内容や入社して取り組みたいことを話せるように)
・ワークの対策(機械学習手法やデータ加工手法などのデータ分析について事前に学習しておくと良い)

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