2020卒の東京工業大学大学院の先輩が楽天グループエンジニア職の本選考で受けた1次面接の詳細です。自己PRや志望動機をはじめとする1次面接で聞かれた質問と実際の回答や、実施時期、面接時間、面接の雰囲気、評価されたと感じたポイントなどを公開しています。ぜひ、先輩の回答を選考対策に役立ててください。
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2020卒楽天グループ株式会社のレポート
公開日:2019年7月22日
選考概要
- 年度
-
- 2020年度
- 結果
-
- 内定入社
- 職種名
-
- エンジニア職
投稿者
選考フロー
1次面接 通過
- 実施時期
- 2018年10月
- 形式
- 学生1 面接官3
- 面接時間
- 40分
- 面接官の肩書
- マネージャー
- 通知方法
- メール
- 通知期間
- 1週間以上
評価されたと感じたポイントや、注意したこと
自分が何をしたいのかを明確にすることが重要です.
インターンシップの段階では,ある程度漠然としていても問題ありませんが,理由はしっかり述べられるようにすることが評価されると思います.
面接の雰囲気
主にインターンシップのマッチングなので、どんな仕事をしてみたいか、スキルセットの確認
面接というよりは面談に近いため、和やかな雰囲気だった
1次面接で聞かれた質問と回答
インターンシップでやってみたいこと
インターンシップでは,実際に楽天のサービスに近いところでの実装をやってみたいです.フロントエンドは特に経験がないため自信がありません.興味があまりなかったため,自分から積極的には学習はしていません.
バックエンドに関しては,興味があり,将来的にも関わっていきたいと考えています.実務で多少経験はありますし,自分でも書籍やWebサイトなどを通じて学んでいます.
今まで,他企業のインターンシップでは,主に実データを用いて,実際にサービス開発に関わる部分を機械学習や確率モデルで実装するといったことをしていました.
バックエンドも同時に,そこで経験しました.まだ,漠然としていますが,バックエンドを中心に学んでみたいです.
どうしてバックエンドなのか
機械学習という技術も興味はあります.
機械学習は現状の特別な技術の一つという立場よりも,今後,エンジニアが知らなくてはいけない技術になると考えています.
国内外の大学を問わず,コンピュータサイエンスの中ではデータサイエンス,機械学習がカリキュラムに入っています.
しかし,AWSやAzure,GCPといったクラウドサービスの中には,簡単に機械学習モデルを作れるサービスが登場し,誰でも簡単に機械学習を使える時代になりました.
そういう観点では,今後リテラシの一部になると思います.
しかし,バックエンドは機械学習の中でも必要であり,広く役に立つ技術だと思います.
バックエンドの技術が基盤にあった上で,機械学習の実装が成り立っていると考えているからです.
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楽天グループの 会社情報
| 会社名 | 楽天グループ株式会社 |
|---|---|
| フリガナ | ラクテングループ |
| 設立日 | 1997年2月 |
| 資本金 | 4526億4600万円 |
| 従業員数 | 29,334人 |
| 売上高 | 2兆2792億3300万円 |
| 決算月 | 12月 |
| 代表者 | 三木谷 浩史 |
| 本社所在地 | 〒158-0094 東京都世田谷区玉川1丁目14番1号 |
| 平均年齢 | 35.3歳 |
| 平均給与 | 820万円 |
| 電話番号 | 050-55816910 |
| URL | https://corp.rakuten.co.jp/ |
| 採用URL | https://corp.rakuten.co.jp/careers/graduates/ |
