【21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.8732（近畿大学大学院/男性）（2020/7/22公開）

先輩からもらったSPIの参考書を流し読み

言語、非言語、性格診断

質問に対して正確に簡潔に問答したことが大きな評価点になったと感じる。いかにわかりやすく伝えるのかと言う点にかんしても見られていたと感じる。

終始なごやかに面接が続いた。質問一つ一つにこう言う理解でいいのかという解釈が入り、正確に人物を見極めようとしているんだなと感じた。

なぜデータ分析をしようと思ったのか

データ分析は、物事の定量化、予測をすることができます。この特性は情報過多な現代にいおいて業務改善、効率化に深く活用できると考えています。今の計算機能力ではそれが可能になりました。働く人が人間として想像力や感性をもっと活用できるようになればいいなと考えています。そのため、データ分析は、自分のやりたいこと、価値観を実現するために最適だと考えているし、なにより研究や、趣味でデータ分析をやってて楽しいと感じていることも大きな要因です。業務の改善、効率化を通して、少しでも今の社会人が働きやすい社会を実現していきたいと考えています。また、座談会で、御社の社員の方が楽しそうに働いてるのを拝見し、業務に興味をもったと言うのもあります。

取り組んでいる研究内容はどういったものですか

私は研究の中でも数式やアルゴリズムを扱う基礎研究を行っています。機械学習の一つであるクラスタリングを主に取り扱っています。クラスタリングは、まとまりごとにデータを分類するためのもので、対象となるデータを可視化することを目的として使われます。
例えば、株価のようなデータをクラスタリングすると、似たような傾向にある企業がわかりやすくなり、どういう企業がGoogleとにた株価変動をしているなどといった知見を見いだすことができます。
私はこのクラスタリングの新しい手法の提案を行っています。
提案手法は、データ点周辺のまとまりを確立分布に置き換えることで、従来の手法に比べ、より正確な構造把握ができる点が新規性としてあります。
実験では、座標に分布するデータを対象としていますが、一般的なクラスタリング手法と扱うデータは同じなので、脳波や時系列データに対するクラスタリングにも使うことができます。
今後は、アルゴリズムの計算速度や、精度向上などの改善をしていきたいと考えています。

うまく説明ができなかった部分がおおく、聞き返されてしまうシーンが多かった。面接官の期待する回答ではなかったのか、沈黙が長かったりした。

終始まじめな雰囲気で面接が執り行われた。質問からズレた回答をするともう一度質問されて、面接官の理解を確認するような面接だった。

チームで活躍した経験を教えてください

留学生2人と共に期間1ヶ月の開発コンペティションに参加し、結果として、７チーム中１位を獲得しました。
開発コンペティションではガジェットを用いた画像認識に関するモノを作成しました。
具体的には、言語はPythonを使い、Open pose を活用することでカメラで撮影した人物の出欠を管理するサービスです。
開発過程では、はじめて触るガジェットや、留学生との言葉の壁に苦労しました。作成するモノが対象にする人や、目的、実際にコードを実装する際の設計など、留学生用に言い方を変えたり、粘り強く価値観や意見のすり合わせに注力し、プロジェクトを進めました。私は、チーム内の意見をまとめて、定めた目的に向けてプロジェクトを進行させる役目を担いました。
この経験から、モノを作る際に考えなければならないストーリーの大切さを学びました。この学びは、解決すべき問題に直面した際に役立たせています

研究内容が同社会に活きるのか

日々進化し続けるインターネット技術は今や、HTMLやXMLなどの構造を持ったデータなしには語れなくなってきている。これらは、相互に参照する機能を持ち、データをまたいだ、さらなる構造が形成されている。さらに、人を含む様々な生物のゲノム配列が解読され、、たんぱく質やその3次元構造が解明されつつある。さらには、遺伝子や、たんぱく質がお互いに作用し、制御しあう制御関係が徐々に明らかになってきている。いわゆるバイオインフォオマティックスである。これらのような内的ないしは外敵に構造を持ったデータを解析することで、あたらいい知見を見出すことができることが考えられている。しかし、従来の手法は、対象となるデータはベクトル形式で表現されているものと仮定されている。近年、このような「データに潜む構造」を扱えるようにしたデータ解析技術へと拡張しようとする動きが見られる。そこで活躍しそうなのが、カーネル法という、構造を持ったデータを扱うことに適した方法が研究されている。