【リアルデータの真実を探る】【27卒】リクルートの冬インターン体験記（理系/データスペシャリスト職）No.99141（非公開/非公開）（2026/3/25公開）

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専門用語を極力避け、非専門家でも分かる平易な表現を心がけた。また、手法の複雑さではなく「得られた成果と社会的インパクト」を強調した。続きを読む(全66文字)

リクルートの行動指針（バリューズ）と自身の経験（研究・開発）の共通項を洗い出した。特に研究でのデータ分析プロセスを、単なる学術活動ではなく「課題解決の手段...続きを読む(全111文字)

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とても穏やか。こちらの話を真剣に聞き、内容をしっかり理解した上で深掘りする質問をしていただいた。良いところを見つけようとしてくれた気がする。続きを読む(全70文字)

技術力そのものよりも、「なぜその手法を選んだのか」「壁にぶつかった時どう考えたか」という思考プロセスや自走力が重視されていた。専門用語を多用せず、人事担当...続きを読む(全132文字)

学生時代に最も力を入れて取り組んだこと（ガクチカ）を教えてください。

大学院での研究活動である。〇〇を用いて、〇〇が人間の〇〇に与える影響を分析している。 最大の課題は、実環境データのためノイズが多く、分析精度が上がらない点...続きを読む(全296文字)

なぜリクルートのデータスペシャリストインターンを志望したのですか？

「綺麗なデータ」だけでなく、実社会の「リアルで泥臭いデータ」をビジネス価値に変える経験をしたいからだと答えた。 研究では比較的整ったデータを扱うが、ビジネ...続きを読む(全306文字)

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基本的には若手の社員の方に質問をされた。現場社員の方なので、技術的な深掘りは鋭かったが、分からない質問には素直に分かりませんと答えても、優しく説明してくれた。続きを読む(全79文字)

ただ難しいモデルを使ったことではなく、「なぜその手法が最適なのか」を論理的に説明できるかが評価されたと感じる。技術選定の理由を、データの特性やプロジェクト...続きを読む(全101文字)

研究で用いた分析手法について、技術的な観点から詳細に説明してください。

研究では〇〇と〇〇の関係性を明らかにするため、Pythonを用いて〇〇モデル（統計モデル）を構築・解析した。 単純な回帰分析では、被験者ごとの〇〇のばらつ...続きを読む(全309文字)

その課題に対して、深層学習などの他の手法（機械学習モデル）は検討しなかったのですか？

検討はしたが、今回は採用しなかった。最大の理由は「モデルの解釈性」を重視したためである。 深層学習などは予測精度において優れているが、内部がブラックボック...続きを読む(全321文字)

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