ヘッドウォータースの選考フロー・本選考対策・早期選考情報・内定者の傾向と対策

A. 私がヘッドウォータースさんを志望する理由は、スマホアプリ開発・AIソリューションどちらもやっている企業だからです。私は個人的にスマホアプリ開発の勉強をしています。スマホアプリ開発をしている時は、かなり熱中していて、ぶっ通しで4時間ぐらい作業することもあります。エラーでつまずくことがありますが、それが解決出来たときはとても達成感があります。また、情報系の学科に所属しているので機械学習の勉強をしています。Kaggleでデータを使って、分類したりして遊んでます。そういった知識も生かしたいと思います。遠い目標かもしれませんが、機械学習のモデルを利用したスマホアプリを自分で開発できるようになりたいです。

A. 私が学生時代に頑張ったことは「勉強」です。「当たり前だろ」と思うかもしれませんが、ほかの学生より頑張った自信があります。例えば大学1年生で習う、数学の内容を予習しまくって、1年の夏休みまでには学習し終えました。そのために、大学で昼休みに開かれていた数学質問室に頻繁に訪れていました。このおかげで、工学系の専門の授業で数学につまずくことは無かったです。また専門の授業も予習をして、授業を受けるころには、復習になっていました。なぜ、ここまで出来たのかと、考えてみました。それは、大学受験時の勉強する癖が大学に入っても継続したからだと思います。この姿勢は仕事でもとても重要だと思うので、続けていきたいです。

A. 私は、最初から最後まで責任持って開発できる技術力があるエンジニアになりたいです。私は現在、アプリ開発の勉強をしていますが、勉強すればするほど自分の技術力の無さを痛感します。Githubでほかの方が作ったアプリのコードをたまに見るのですが「よくこんな複雑なコードを書けるな」と感心します。技術力を上げるために、色んな機能を試してみたり、技術記事を読んだりしています。また、何か自分の中で解決できたエラーがあったらQiitaという技術ブログに投稿しています。少しでも役に立てば、嬉しいですね。アプリ開発や機械学習の内容を投稿してます。「分からないところはこの人に聞いたら、大丈夫」と言われるぐらいのエンジニアになりたいです。

A. Kaggle(機械学習のコンペサイト)のデータを使って、データの分類・分析をして遊んでます。Pythonでscikit-learnを使って、環境はGoogle Colaboratoryです。大学での機械学習の勉強が3年の後期からでかなり遅かったので、自分で先に勉強しました。そのためにPythonや機械学習の参考書を買って勉強しました。参考書の機械学習のためのデータは、勉強しやすいように答えが綺麗になるデータですが、Kaggleのデータは実データに近いので綺麗に分類できないことが多いです。Kaggleでは無いですが、画像分類の機械学習のプログラムを組んだことがあります。YOLOv5というライブラリを使いました。