【22卒】ブレインパッドのデータサイエンティストの面接の質問がわかる本選考体験記 No.15795（東京都市大学大学院/男性）（2021/7/10公開）

大学／大学院でのゼミ・研究内容について簡単にご説明ください。（400文字迄）
大学／大学院にて、ゼミ・研究以外で最も力を入れたことについてご説明ください。（部活動やサークル、授業やインターン、アルバイト等。400文字迄）
ご自身の学会論文や記事、資格、検定、ポートフォリオ、プログラミングコンテストの参加歴、ブログやサイト、github、twitterアカウント、その他公開したもの等があればご記入ください。必須
当社以外で興味のある企業や説明・選考会に参加している企業があれば、ご記入ください。（複数回答可）
プログラミングスキル、分析ソフトの使用経験等についてご記入ください。

採用サイトのマイページから提出

Webで入力

論理的に分かりやすく書くことを心掛けました。また, 研究内容については誰でも分かりやすいように抽象化して書いた.

受けない企業のエントリーシートでも論理構成や流れが参考になるものは何度も読んで応用していった。それを基に再構成

なし

他社で同様のテストを受験することで問題に慣れた

ef-1G

60min

他社で受けた

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論理的に結論ファーストで答えることを意識した。
なぜ、その部門を志望しているのかと言うことを自分の経験を踏まえて説明できれば評価されると思います。

アイスブレイクからはじまり緊張をさせずに考え方や取り組み、地頭について中心的に見られていた感じがした。

なし

なし

研究内容について教えてください。

私は、機械学習分野を専門にしており、現在異なる3つの分野で研究に取り組んでいます。
1つ目は組み合わせ最適化問題分野に関する研究です。工業や経済の問題の多くは、最も効率がよい組み合わせを求める組み合わせ最適化問題に帰着する事が出来ます。そのなかに、与えられた全ての都市をめぐる最短経路を求める巡回セールスマン問題があります。この研究では、人の基本的な考え方に基づいて巡回セールスマン問題を解く新しいアルゴリズムの構築を行いました。
2つ目は金融分野で外国為替証拠金取引の自動売買AI開発に関する研究です。外国為替証拠金取引において、相場の急激な変化に影響を受けずに安定した取引ができるAIは多くありません。私は、急激な変化にも対応して取引ができる自動売買AIを開発するために既存のアルゴリズムの問題点を改良した新しいアルゴリズムを構築しました。
3つ目はゲーム分野に関する研究です。多人数不完全情報ゲームといわれる、自分以外のプレイヤーの情報が一部欠如しているトランプゲームの一種である大貧民において、忖度したプレイングができるカード提出モデルを開発しています。

研究以外で力を入れたことはあるか

私が大学時代に力を入れた活動はレストランのアルバイトです。このアルバイトで最も大変だったのは、混雑時に満足のいくサービスを提供することです。
私は、バーカウンターからウェイターに指示を出しながらドリンクを作る役割でした。混雑時は、素早く動くことが最優先されており、料理やドリンクの素早い提供を最善とする指示出しがほとんどでした。しかし、それでは満足したサービスを提供することができません。そこで私は、お客様の様子に合わせた指示を出すように改善しました。結果として、ウェイターの呼ばれる回数が減り、ウェイターがお客様にサービスを提供する時間が増えることで満足したサービスを提供することができました。私はこの経験を通し、相手の立場に立って考えることの大事さを学ぶことができました。
将来、お客様の立場に立って提案ができる人材になっていきたいと考えおります。

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論理的に結論ファーストで答えることを意識した。
なぜ、その部門を志望しているのかと言うことを自分の経験を踏まえて説明できれば評価されると思います。

こちらの研究内容に詳しく調べてから来ているような感じだった。1次面接と比較して技術的な追求が多かった.

なし

なし

研究を行っている理由について教えてください。

私が上記3つの研究に取り組んだ理由は3つあります。
　まず、組み合わせ最適化問題に関する研究に取り組む理由は、人間や動物のような自然な振る舞いができるアルゴリズムを構築したいからです。効率的に解くことが求められる問題において、その様なアルゴリズムを開発することで人間のような振る舞いができるAIを開発できると考えているからです。
　次に、金融分野の研究に取り組む理由は、リスクを考慮した意思決定AIを開発したいからです。為替相場という不確実性がある状況でリスクを考慮しながら安定した取引を行えるAIを開発することで、様々な分野における意思決定に応用できると考えたからです。
　最後に、ゲーム分野の研究に取り組む理由は、交渉ができるAIを開発したいからです。ゲームにおける忖度では、相手の行動の意味を理解して自分の行動を起こします。それをAIに応用することで交渉できるAIにつながると考えたからです。

研究で学んだことについて教えてください。

私は組合せ最適化問題，ゲームAI，金融分野における取引モデル構築と全く異なる3種類の分野にて機械学習の研究を行ってきました．これらの研究を進めていく内に, 分野が異なる研究も関係性があると気づきました. 例えば, 不完全情報ゲームにおけるゲームAIに関する研究では,与えられた環境下で行動を学習しなればいけません. これは, 金融など情報が完全でない状態で株式の注文をするかどうかの意思決定のプロセスに似ていると私は考えました. このように, 一見関係性がないような分野の研究も関係性が存在し,それを利用することで研究内容を改善できるといったことを学びました. また, 一般的な論理的思考力やプログラミング技術, 数学的知識や, トップカンファレンスの論文を読むための英語力なども身につきました.

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結論ファーストで論理的に質問に対する回答を行った.
また, 具体例を多く示して回答を行うように注意した.

口調や物腰が柔らかく, 面接の雰囲気として研究内容などの技術的なことよりも人柄を見られている印象だった.

なし

なし

研究で工夫したことを教えてください。

組み合わせ最適化問題に関する研究で工夫したことは、人間の基本的な考え方をアルゴリズムとして構築する際に新しいアルゴリズムが簡潔かつ結果がでるように工夫したことです。
金融分野に関する研究で工夫したことは、2つあります。1つ目は、実際の投資家が使用する取引方法や考え方を新しい要素として取り入れたことです。2つ目は、既存のアルゴリズムの問題点を改善した新しいアルゴリズムを構築したことです。
ゲーム分野に関する研究で工夫したことは、大貧民におけるカードや場の状況に関する情報のカードゲームを行う人工知能への与え方です。分かっている情報をすべて与えてもカードゲームを行う人工知能は学習できないため必要な情報のみを与えるようにしました。

いろいろな人を相手にするがそういったことに対するストレス耐性はあるかどうか

はいあります.
私が大学時代はレストランのアルバイトをしていました. そのレストランでは, 様々なお客様が来店されるため, いろいろな考え方の人間がいることを学びました. 例えば, お済みのお皿を下げて良いかどうかをお聞きしたところまだ使うから置いといてくれとお𠮟りを受けたり, 他にも店頭で席にご案内をしようとしたところ案内を無視して自分のいつも座っている席に座ったりなど少々考えられないような体験をしたことがあります. この経験から, 自分の中の常識から外れる行動を起こす人がいた場合は, 観察しなぜそのようなことをするのか考えるようになりました. その結果, 気難しいお客様とも他のお客様と同様にお話をしたりなどができるようになりました. これらの経験は様々な人を相手にするといったことに活かすことができると思います.

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結論ファーストで論理的に質問に対する回答を行った.
また, 具体例を多く示して回答を行うように注意した.

緊張をほぐすためにアイスブレイクをしてくれ, 会社に本当に合っているかどうかを見定められているような感じだった. 逆質問がメインだった。

なし

なし

（アイスブレイクとして）人となりがわかるような自己紹介をお願いします。

私は物事に対して積極的に取り組み, 周りを巻き込んで行動できます.
私の学科では学部3年時に研究室の仮配属があり、 そこでは、各学生が気になる論文、 アルゴリズムなどの基礎技術について毎週発表をしています。 そこで私は他の学生よりも多く論文を読み、 論文内で使われているアルゴリズムの実装等の経験を人よりも多く積むことで、 学部3年時には既存手法を上回る提案手法を構築することができました。私の研究室では通常、学会に参加できるのは大学院生からなのですが、研究室の教授に直談判し、学部4年時には学会にて発表を行い、外部の様々な方と意見を交流致しました。
これらの経験を活かすことで, 御社のデータサイエンティストとして活躍したいです。

長所と短所を教えてください。

私の長所は物事に対して積極的に取り組み, 周りを巻き込んで行動できるところです.
私の学科では学部3年時に研究室の仮配属があり、そこでは各学生が気になる論文、アルゴリズムについて毎週発表をしています。そこで私は他の学生よりも多く論文を読み、論文内で使われているアルゴリズムの実装等の経験を人よりも多く積むことで、学部3年時には既存手法を上回る提案手法を構築することができました。私の研究室では通常、学会に参加できるのは院生からなのですが、研究室の教授に直談判し、学部4年時には学会で発表を行い、外部の様々な方と意見を交流致しました。一方、私の短所は一つの事へ没頭しすぎてしまうところです.
例えば, 複数の概要を仕上げているときに片方に肩入れをしすぎてしまうことが多々あります.
私は克服方法として, 没頭している事と他の事が関連していると考えるようにしました. その結果として私は一つの研究ではなく複数の研究に対して取り組む事ができています.

データサイエンティストとして活躍できるため承諾した

オンラインでの内定者同士の懇親会

内定者の人数をわかる範囲で教えてください。

５０人くらい

自分以外の内定者の所属大学をわかる範囲で教えてください。

旧帝大が多かった

自分以外の内定者の属性をわかる範囲で教えてください。

大学院生が多い

内定を頂いたあとも他社の選考が終わるまで待って頂け、納得が行くまで就活を継続できたため大変良かった。

面接では、ポテンシャルをかなり見られている感覚があり、すべての発言に対して深堀がくることを想定した方が良いかもしれません。特に、研究活動についての質問は面接官の方々もこちらの研究についてある程度調べてから来ている印象を受けたため、事前に想定される質問を用意することが重要です。さらに、入社後にどのような人材として活躍したいかどうかを明確にして、それを軸に面接へ挑むと面接官の方からアドバイスをもらうことができ、次の面接にも役立てることができる。

入社後にどのような人材になりたいかどうかが明確であったため、企業の採用したい人材とマッチしたのではないかと考えている。志望する職業でどのような人材として活躍したいかを面接では一貫して話していたからではないかと考えている。

最終面接で落とされる人が案外多いこと。また、企業研究の際に情報が多くあるわけではないので、IR情報など就職用の情報だけではなく投資家向けの情報にも目を通して企業研究を行った方がより密度の濃い情報を仕入れることができる。