はじめに

我會把自己在 27 屆（2027 年畢業）的新卒工程師求職（學士）過程中，為了從大型新創/重量級網路公司（以下簡稱「メガベンチャー」）取得內定所做的一切全部寫出來。前提是我並沒有拿到非常多的內定，也不是像 X 上常看到拿到 600〜700 萬年薪的那種情況，所以內容反而比較容易再現、對多數人比較適用。

對象讀者

• 以新卒身份想挑戰大型新創或知名 Startup 的同學
• 想進入水準較高的自社開發公司的人
• 不知道工程師就業要做些什麼、想要一個行動方向的人

そもそもメガベンチャーとは？

雖然沒有明確定義，但我私下把下面這類企業視為メガベンチャー。我自己從這些公司中拿到過 2 家內定（包含其中 1 家）。

LINE雅虎、DeNA、CyberAgent（CyberAgent）、楽天、Recruit（Recruit）、MIXI、DMM、Leverages（レバレジーズ）、Visional、Cybozu（サイボウズ）、LIFULL、Uzabase（ユーザベース）、freee、Money Forward（マネーフォワード）、M3（エムスリー）、Sansan、GMO、ZOZO（還有很多其他公司）

大學入學當初的自己的條件（スペック）

先記一下我大學入學時的狀況。說實話並不是那種很適合當工程師的起點。

• 不會盲打（電腦操作大概只會開 Zoom）
• 本來是文科出身，對程式設計一無所知，數學和英文基礎都很弱
• 大學名氣普通

（閱讀可跳過）從開始學程式到求職結束的流程

下面寫一下從前述起點到結束求職這段期間我經歷了什麼。不感興趣就跳過。

大學 1 年（上學期）
為了找想做的事情去了韓國大學交換（背景和理由太長就省略）。原本是文科但因為覺得 AI 有前景且聽起來很有趣，所以入了 AI 相關系。第一次上程式課的時候連盲打都不會，看到周圍學生超快的寫程式覺得絕望。第一次課堂就開始考慮轉系。老師用韓語回答我在 Python 和數學課上不懂的問題，完全聽不懂，整個挫敗。也發現想像中華麗的 AI 其實是很多數學，開始懷疑「這會不會不適合我？」雖然很想馬上轉系但一年級不能轉，只好硬撐。每堂課都做預習、複習，向同學和學長求助才勉強跟上。從那時候開始有想當工程師的念頭，但完全不知道工程師的工作內容與類型，因此先用課上用的 Python 開始研究爬蟲和資料分析等。

大學 1 年（下學期）
研究過程中知道有 Web 工程師這個職種（當時接近疫情結束，工程師轉職話題熱門也有影響）。因為念的是 AI 系，也想過走資料科學家或 AI 工程師路線，但 AI 偏研究、數學成分重，跟我心目中做產品的印象不同，於是開始以 Web 工程師為目標並擬定計畫，也勉強撐完大學課程。

大學 2 年（上學期）
可以轉系了但最後沒轉，覺得寫程式還滿有趣就繼續學。聽說學長靠工程師兼職賺錢，自己就開始找工程相關的兼職或實習。找實習時發現「要有實習經驗才能拿到實習」這種雞生蛋的問題，但據說有作品集也能拿到未經驗者的實習機會，所以開始做作品集。坦白說當時還沒用過 GitHub 或 Web 框架，只能靠 Progate、Udemy 等一個一個學。學完一輪後想做作品應徵實習，卻陷入「從 0 到 1 要怎麼做？要做什麼？」的困境，判斷是自己對各種技術理解不足就又回去反覆打基礎。覺得履歷有證照看起來好一點，於是開始準備日本資訊系的資格考（基本情報技術者試験），幸運通過。當時不知道資格對メガベンチャー的實習或正社員選考幾乎沒用，結果作品集還是沒完成。

大學 2 年（下學期）
終於覺得必須快點行動，開始積極做作品。原本想用 Rails 或 Flask 做，但覺得加一點現代技術會比較吃香，就開始碰 React、Docker 等，結果作品集被這些額外技術拖得更久，最後放棄把那些技術整合進去。最後拿著用 Django 做的怪作品（其實是教材改一改）去瘋狂投實習。果然大部分被書面審查刷下（有的甚至投了 20 秒就收到婉拒信），偶爾能到面試但也常被刷掉。奇蹟的是還是錄取了一家，超感謝。

休學（上半）
因為學費要自己付，擔心繳不出來所以休學一年，在此期間做先前拿到的長期實習賺錢。實習內容不是 Web 開發而是用 jQuery 做前端維護修整。雖然想用 React 這類現代技術，但在那段時間學到 HTML、CSS、JavaScript 的基礎，並且對企業實作有了具體印象，對我來說是很棒的經驗也很有趣。奇怪的是又開始念應用情報的資格（之前覺得沒用），但最後悟出資格不會直接提升技術力就停了。

休學（下半）
原本以為繼續實習自然會帶到個人開發，但事實並非如此。這時開始研究個人開發的方法和如何提升技術，找到一個叫 JISOU 的程式教練社群，馬上預約諮詢。加入社群對學生來說金額不算便宜，但我把它當做對未來的投資並決定加入（後來證明是正確的決定）。從此用 React、Next.js 做了許多應用，也開始在 Qiita 發文章。之前大多以被動吸收（看影片教材、念資格）為主，這段時間開始產出可見成果非常好玩。這些成果幫我轉到一個使用 Next.js 的實習，也從這時開始非常重視就職，開始找暑期實習的公司。

大學 3 年（2025/3〜2025/9）
復學並同時兼顧大學課、實習、求職、個人開發（結果差點沒修滿學分）。這段時間透過 Supporters（サポーターズ）的 1on1 活動、黑客松、簡報（LT）、以及參加メガベンチャー的暑期實習選考，了解到業界對學生的期待和其他學生的水準。最後暑期實習參加了 3 家（含メガベンと大企業）。メガベン的暑期實習裡，學生與員工的水準都很高，讓我更清楚自己的水準，也很受刺激。到了 9 月暑期實習結束後再參加 Supporters 的 1on1，並開始大量投本選考、進行カジュアル面談與一次面試等。

大學 3 年（2025/10〜2026/1）
以メガベンチャー與新創為主共參加了約 10 家選考，最後拿到 4 家內定：其中 2 家是メガベン、另外 2 家是其他類型公司。這段時間我大幅減少學業、實習與個人技術學習，將時間都投入在求職上。

メガベンチャーから内定をもらうための基本戦略（基本策略）

把自己的經驗抽象化，若在大學才開始學程式，大致會走下面這條路。這個時間表算是比較悠閒的版本，很多人會繼續升研究所（碩士），也可以依個人努力度隨時調整。

大學 1 年
開始學程式。這段期間找出自己感興趣的領域（Web、行動應用、AI 等），學好程式基礎，並開始為長期實習準備技術（個人開發、技術部落格、黑客松、貢獻 OSS、參加技術活動等）。加入某個技術社群也很推薦。

大學 2 年
在長期實習中大量累積實務經驗，同時建議學 CS（計算機科學）基礎（我自己當時沒做到）。要注意：有些暑期實習或本選考會有程式解題測驗或案例面試，這段就開始準備。

大學 3 年
繼續在長期實習累積經驗，並開始參加暑期實習。能參加有名或目標公司的暑期實習對本選考很有利。暑期實習結束後就轉為本選考，目標在年底或年初拿到內定。

有句話叫計畫性偶然理論（計畫性的偶發性），你無法預測哪些行動會對未來有幫助，所以盡可能多嘗試是值得的。下面會在後半說明長期實習找法、程式解題測驗、面試準備等細節。

（重要）應做的 5 件事

1. 個人開發（個人作品）

不是必須，但對未經驗者申請長期實習或在面試中當話題非常有幫助。我建議在構想與技術選型時從面試會被問的角度倒推思考。只因為「想做」或「習慣這套技術」就使用，面試官往往會覺得是負面理由。

面試常問的內容：

• 開發動機
• 技術選型理由
• 如果用其他技術會怎麼做
• 卡關或特別下工夫的地方、覺得開心的部分
• 為何採用該架構、資料夾結構
• 在安全性或效能上有何著重
• 主要功能的處理流程
• 是否有從使用者角度改善過某些問題
• 現在有哪些尚未完成的課題，打算如何解決
• 未來展望

另外偶爾會問雲端、測試、是否有做 CI/CD 等技術面細節，但大多是想了解為何做這個產品與如何重視用戶價值。所以沒必要為了炫技去非必要地用 AWS 或搞複雜基礎設施。若實際有使用者或能營利會更好，但即便沒有，只要能整理出未來如何達成的計畫也沒問題（我當時就是這樣做）。

如果不自信可以單獨做個人開發，建議參加黑客松（Hackathon）。團隊開發半強制地把事情做完，能學到 0→1 開發流程也能練團隊合作。Supporters 的黑客松中我記得有不少沒實習經驗的學生參加，適合作為起步。

2. 技術輸出與資訊發信

可以透過技術部落格（Qiita、Zenn、note）、X、貢獻 OSS、GitHub、AtCoder、參加活動演講等方式做輸出。這些在履歷（ES）上非常受青睞，而且發布得越多，被獵才或被邀約的機率也越高。也會提升個人資訊敏感度。

做輸出的一站式管理工具我推薦 Lapras。另外也可以額外做作品集網站或用 Notion 整理模板。

3. 長期實習

工程師求職最大的門檻常常是「沒有實習經驗就無法拿到實習」。沒長期實習會讓暑期實習或本選考的履歷難以通過，面試時也可能無法回答用人單位期待的內容。長期實習很重要。

網路上常推薦 Infra 實習、Zero→One 實習、各種表格或 Wantedly 等，但這些平台使用者多且競爭激烈，如果沒有某些實務相關成就，透過這些公開管道很容易在相對評價中被刷掉。

未經驗者找長期實習的方式可分為：

1. 透過認識的人或社群介紹（最容易）
2. 在 Google 用「語言名 實習」等關鍵字找，從公司官網或不那麼有名的平台挖
3. 在 X 上找

第 1 種最省力。我第二、三份實習就是學長或程式社群介紹。如果沒認識的人可以用第 2、3 方法，但效率不高，所以建議主動擴人脈或加入社群。我當時用的是 JISOU 社群，另外像 42Tokyo 或 TechTrain 身為比較知名的選擇。也有人在 X 上直接找到實習機會。

長期實習的履歷若有之前提到的技術輸出（個人作品、技術部落格等）就沒太大問題。Coding 測驗大約是 AtCoder B 題左右的難度。長期實習大多在書面審查被刷，所以能到面試階段就有很大機會錄取。面試評估重點大概是：

• 基本溝通（是否能進行對話） → 是否能共同工作
• 動機與學習意願 → 即便沒經驗也能快學並獨立作業
• 可投入的時間（通常多的會比較好）

長期實習的面試通常會是比較資深的工程師在面，建議熟悉技術性對話。但學生身份的優勢是如果能用作品、技術文章引出話題，通常也能過。重點是：別因為被大平台刷掉就灰心，應該把每次被刷的原因當成改善項目（例如書面被刷可能是缺少技術輸出；面試被刷可能是表達或熱忱沒傳達到）。這段反覆被刷很辛苦，但對後續本選考會有幫助。

若取得長期實習，工作時也應該從面試常會被問的角度規劃自己的工作心態與成果呈現，方便未來面試講述。

本選考面試常問：

• 在產品課題上你做過最有衝擊力的事是什麼？
• 是否主動發現並解決過問題？
• 工作中實作上很困難的事與解法
• 開發全流程（含溝通）中難的事與如何克服
• 是否有選用過套件或架構？如何選擇？
• 是否有參與 Code Review？會注意什麼？

更多面試細節會在面試對策章節補充。

4. 程式解題測驗（Coding Test）對策

先說前提：我自己程式考試不擅長，所以偏向選那些不考 Coding 的公司投。但在我列的メガベン中，也有不少公司不考程式題，遇到不擅長的人可以試著去找這類公司。如果到了本選階段還完全沒學過資料結構與演算法或 AtCoder，建議把時間放在面試對策上比較實際。

Coding Test 類型很多，但大部分是考資料結構與演算法。常見平台有 Codility、HireRoo、TestGorilla、TrackTest 等。難度大致在 AtCoder 的 B〜C 題左右，會考到直觀可實作的題、數學題、Stack、BFS、區間刪除等基礎題。除了通過測資外也要意識時間複雜度。準備方式可以朝 AtCoder 的茶色等級（Brown）努力，並同時學一些典型演算法。

Coding Test 也有 SQL、Linux 指令、API 或 UI 實作、專題題目等，這類通常靠平時做個人專案或實習就能應付。有些公司會做直播 Coding（Live coding），這種偏重在能否在溝通下解題，因此練習時也要注意邊寫邊說的能力。

5. 面試對策

非常重要。再多的技術經驗如果無法清楚表達，面試一樣會被刷。下面列出常見問題（我省略了比較私人化的題目）。

一般常見（定番）

• 自我介紹
• 為何選這間大學、科系
• 自我 PR
• 大學時期最有成果的事（ガクチカ）
• 求職軸
• 若拿到多個內定，最終如何選擇公司
• 職涯規劃
• 挫折經驗
• 優點與缺點（含別人怎麼說）
• 目前求職進度
• 對本公司、其他公司的吸引點
• 逆問問題

一般其他

• 對加班與休假如何看（Work–Life Balance）
• 人生最成長的一次經驗
• 最努力或最有成就感的事
• 人生中最辛苦的一件事
• 曾失敗的事與原因
• 小中高時代熱中做的事
• 什麼會讓你動力上升或下降
• 展現自我特色的經驗
• 當現狀與理想有差距時如何應對
• 想和哪些人共事、不想和哪些人共事
• 為何不以業務委託或自由接案方式工作？
• 若把自己比作非生物，會是什麼？
• 如果能實現一個願望會做什麼？
• 覺得哪種人很優秀？
• 在什麼情況下會考慮轉職？
• 人生大志或未來目標

技術（行為）— 個人開發
（見上面個人開發段落的問題清單，許多題目會重複）

• 開發動機、技術選型、架構、品質面（安全/效能）、處理流程、用戶回饋、未來計畫等

長期實習相關

• 為何參加長期或暑期實習
• 在哪個職位（前端/後端/full-stack）工作
• 在產品上做過最有影響力的事
• 業務上實作很困難的事如何解決
• 開發全流程中最辛苦的事如何克服
• 是否有選擇套件或架構的經驗
• 是否有在 code review 中防止問題的經驗
• 是否有做 code review？會注意什麼

團隊開發

• 是否有團隊開發經驗？是何時？
• 發揮了哪些長處？
• 在團隊中常擔任什麼角色？
• 團隊運作時覺得重要的是什麼？
• 團隊開發中遇過的困難與對策
• 如果有團隊成員生產力低下你怎麼處理？
• 團隊中若有人技術你都會但你不會怎麼辦？
• 個人開發與團隊開發的優缺點

技術追趕（catch-up）

• 學程式最困難的事
• 除了前端外是否學其他技術
• 是否會參加研討會或會議
• 最近關注或在學習哪些技術
• 平時如何學習技術、常用哪些網站

AI 應用

• 平常如何使用 AI
• AI 驅動開發的最佳實務是什麼
• 用 AI 做 code review 時注意什麼
• 對 AI 的發展是正面還是負面，為什麼
• 對公司在 AI 的投入有何看法

工程師的價值觀、思考與判斷流程

• 為何想當工程師？
• 想做什麼樣的工程師？
• 理想與非理想的工程師樣貌
• 之前開發經驗中覺得自己擅長的是什麼
• 開始學技術的契機
• 寫程式時會注意哪些事
• 選用技術的標準
• 對技術債的立場
• 對 legacy 技術的觀感
• 偏好 toC 或 toB 類型服務？
• 是否有管理或企劃相關經驗或興趣？
• 對公司想要的環境（包含開發環境）
• 哪些技術在接觸前後印象改變？
• 哪些技術覺得自己還沒理解好？
• 當業務優先與技術偏好衝突時如何抉擇？
• 卡住或遇 bug 時如何解決？
• 常用哪些除錯工具？
• 開發者工具常用哪個分頁？

其他

• 大學所學（含研究內容）
• 印象深刻的開發經驗兩件左右
• 其他想強調的開發經驗

技術（CS 常識）

• 為什麼要把 Client 與 Server 分開
• 點擊網頁到頁面顯示之間發生了什麼事
• HTTP 與 HTTPS 差在哪？HTTPS 如何實現？
• CPU、記憶體、磁碟的角色
• 物件導向是什麼？
• 機器學習（資料分析）流程詳述
• 資料庫設計的流程詳述

技術（職域別，以我為例是前端）

• 為何開始學 Web/前端
• 未來如何深化前端理解，目前位置在哪
• button、img、a 三個 tag 的角色
• flexbox 與 grid 的使用情境
• 無用 CSS 增多的缺點
• Tailwind 與 CSS-in-JS 的差異
• 非同步處理簡述
• 在 useEffect 取得資料會有什麼問題
• input 輸入值要送到 API 時的實作方式
• SSR 的導入判斷基準
• TypeScript 型別系統的優點
• 是否用過 state 管理庫（redux、recoil 等），有則講特色
• Next.js 的三種渲染方式（SSR、CSR、ISR）的特性與使用時機
• Next.js 使用時在安全性與效能上要注意什麼
• RSC（React Server Components）是什麼？與 SSR 差在哪？各自優缺點
• 為何純 React 難以良好處理 RSC（需要框架？）
• 單用 Next.js 有哪些好處
• jQuery 與 React 的差異
• 在個人開發或實習中為提升 UX 做過哪些事
• 最近覺得哪個 UI/UX 不錯，為什麼
• 顯示 100 張圖片會怎麼實作
• React 相較於其他庫的劣勢
• 你喜歡做 UI 還是做邏輯？
• 對前端有興趣的技術與理由
• 前端品質高的程式是什麼樣子
• 有後端知識對前端開發有哪些幫助

技術（系統設計）

• 若預算不限從 0 做一個產品會選哪些技術棧
• 若使用者數暴增會如何應對

企業別（針對公司）

• 志望理由
• 若入社後想做哪些事／想參與哪些產品
• 如何為公司貢獻
• 是否使用過公司服務，使用感與改善建議
• 對公司 MVV（使命、願景、價值觀）的看法

一般來說，Startup 或新創型公司的面試多為 3〜4 次，會分別由現場工程師、人事、役員等面試。各階段面試官的職位因公司而異，但大致評估邏輯如下（僅供參考）：

• 一次面試
  多由現場工程師面試。若有基本技術與溝通能力通常會過，這階段不會太在意志望理由。
• 二次〜三次面試
  會加入人事面談，會更看重企業理解與熱誠，並對過去技術與個人部分進行深挖，這階段比較容易被刷掉。
• 最終面試
  多為 CTO、VPoE 或其他高階主管，有時會以聊技術、志望理由與協調性為主，基本上能對上面試官期待就能通過。

面試時我盡量自然地講話。不只是回答問題或點頭，會加入自己的觀點、反問或做會話式交流，盡量進行雙向溝通。

遇到需要時間回答或不會的問題，別急著胡說，可以說「因為～的理由我現在無法完整回答，但關於～我可以回答（或之後會補學習、去調查）」。需要思考的題目可以先說「可以稍微想一下嗎？」再回答。面試時注意把對方視角放第一：說話清晰、音量適中、避免多餘填充詞。回答框架例如 STAR 或 PREP 很有用，但我使用時會覺得太機械，建議只輕微參考即可。

面試技巧很多，但先把常見問題用自己的經驗準備好，參加很多實習與本選考不斷累積經驗、面試後檢討（問了哪些事、表現好/壞的地方）並改進，通過率會慢慢上升。多做 PDCA 非常重要。

面試準備與公司特定問題我參考了以下網站（InterviewCat 看過メガベン與 InsideStory 的資源）。

其他

求職網站

我註冊很多服務，但實際常用的主要是 Supporters。它的 1on1 活動一天最多能和 8 家大型公司的人事或工程師做カジュアル面談，我就參加過兩次，對公司理解和面試練習都很有幫助，也會有時獲得選考跳過（Skip）機會。此外技術類活動（黑客松、讀書會、會議）也能幫你了解其他學生的水準，是很好的刺激。求職後期若進到多家最終面試時，ABABA（面試時間安排平台）也不錯，用起來蠻便利的。其他像 type 就活、Wantedly 我也有註冊但沒常用。

若利用免費求職顧問或職涯顧問，要小心別把對方說的話全盤接收。這些服務以把學生薦到公司來獲利或做業績，所以有時會推薦不合適的公司，甚至會在你拿到內定後催促全部放棄其他選擇。很多顧問本身沒有程式實務或工程師就業經驗，給的建議品質不一定高。建議自己主動蒐集資訊、選擇與判斷，將顧問當成輔助工具使用。

常看的 X（前 Twitter）帳號

有些帳號專門分享新卒メガベン就活的資訊，會談到去メガベン需要具備什麼、如何選公司等，對理解產業很有幫助。

常看的 YouTube 頻道

最近多是訪談類內容，但也有很多針對メガベン對策或 CS（計算機科學）相關的影片。我會看很多針對初學者：「從零到工程師要學什麼」的影片，覺得很實用。

ES、自己分析、企業分析、SPI、OB 訪問

ES（エントリーシート）
如果把之前的技術經驗（實習、個人專案）寫清楚，基本上能過書面。文章可手寫或用生成式 AI 起草都沒問題（當然要親自潤飾）。

自己分析
不需要特別劃出一段時間來做，建議在寫 ES 或做面試對策時逐步整理自己不足的地方並補強。

企業分析
看官方網站規劃志望理由與逆問問題。對知名企業可參考別人在 note 的整理，但要留意很多內容可能是用生成式 AI 或較舊資料生成，需自行確認資訊是否正確。

SPI
SPI 有能力測驗與性格測驗兩種，我遇到的公司多為性格/價值觀測驗，所以自己沒特別準備。

OB 訪問
Matcher、BizReach Campus 等平台有人在用，但我沒做 OB 訪問。

求職管理

我用 Notion 隨便管理。網上有模板可以直接套用，不用太在意管理工具，選擇自己能長期使用的方式最重要。

（おまけ）想定 Q&A（備註：常見問題與回答）

Q: 學歷重要嗎？
A: 當然在相同條件下高學歷會有優勢，但若你有實習或個人專案等實績，書面會過，面試也能透過好好說明被錄取。重點還是在你能否把經驗說得清楚、有影響力。

Q: 證照必要嗎？
A: 在新創或 Startup 類的就職中通常沒什麼用（SIer 類別可能不同）。有些公司的履歷欄甚至沒有證照欄。把資訊技術基礎當作自我修養學習是 OK，但優先度通常低於實習與個人專案。

Q: 要不要考研究所（碩士）？
A: 我是學士畢業沒法直接回答，但若沒有明確目的多半沒必要。若本科求職失利，進研究所確實是一種選項。

Q: 休學可以嗎？
A: 我本人休學過，面試時也沒被特別追問。若能在休學期間做全職實習，對履歷很加分。但不要沒計畫就休學，若已經重複留級或休學過要更小心評估。

Q: 需要多少技術經驗？
A: 越多越好（理所當然）。在我看來，想進メガベン至少要有長期實習經驗作為基本線。若只是大學課業要特別靠研究成果很難被一般公司重視（除非研究有明顯成果）。若你已有長期實習，多半也會在日常自發做個人開發並較能適應現場氣氛。現在參加長期實習的學生很多，拿到實習只是達到最低門檻，之後還得靠持續成果區隔自己。

おわりに（結語）

含暑期實習選考在內我大概花了一年時間求職，但透過實習與面試我更了解自己也更認識各種公司，是很值得的期間。我的反省是把太多時間放在面試準備上，導致技術研鑽被忽視，若能拿捏更好會更理想。新卒就職每年變難但只要有計畫、持續做技術與資訊蒐集，應該可以迎刃而解。希望本文能對想走這條路的人有幫助，謝謝閱讀 👋

Appendix

原文出處：https://qiita.com/bisketoriba/items/8aa17810306d02490260