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【圧倒的な質問攻め】【20卒】キヤノンの技術職の1次面接詳細 体験記No.7225(三重大学大学院/男性)(2019/6/25公開)

2020卒の三重大学大学院の先輩がキヤノン技術職の本選考で受けた1次面接の詳細です。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。

※ 本ページに表示されるタイトルおよびHTML上のメタ情報には、生成AIが作成した文章が含まれます。

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2020卒キヤノン株式会社のレポート

公開日:2019年6月25日

選考概要

年度
  • 2020年度
結果
  • 内定辞退
職種
  • 技術職

投稿者

大学
  • 三重大学大学院
インターン
内定先
入社予定
  • コニカミノルタ

選考フロー

1次面接 通過

実施時期
2019年04月
形式
学生1 面接官3
面接時間
70分
面接官の肩書
不明
通知方法
メール
通知期間
3日以内

評価されたと感じたポイントや、注意したこと

答えにくい質問ばかりで、途中からしどろもどろになりっぱなしで、感覚としては間違いなく落ちたと思っていた。
何のポイントを評価されたのかが全く分からない面接だった。

面接の雰囲気

とにかく圧迫だった。自分の答える内容になかなか賛同をしてくれず、深掘りの質問も厳しい質問ばかりだった。

1次面接で聞かれた質問と回答

大学院の修士論文の内容について教えてください。

修論のテーマは「深層学習を用いた言語判定の分類根拠の解析」です。
卒論を通じて、未知の事に挑戦することを継続しようと考えたため、本テーマを自ら選定しました。
現在の言語判定技術は深層学習が主流であり、非常に高い判定成功率が得られています。
しかし深層学習は「分類の根拠が不透明」という問題点があるため、私はこの根拠を明確にすることで深層学習は更なる発展を遂げるに違いないと考えました。
言語判定の分類根拠を明確にした上で、従来の言語判定手法の課題の要点を付く分類手法の構築を目的として研究を行っています。
本研究では、物体検出における可視化手法を言語判定に活用することで、分類根拠の可視化を実現しました。
本研究で最も苦労した点は、深層学習に関する知識を一から学んだ点です。
様々な教材本を自ら読み漁り、分からない所は積極的に周りに聞くことで、深層学習の技術を習得しました。
この経験から、新しい知識をどのように学んでいくか、その知識を用いて新しい事に挑戦することのやりがいや難しさを学びました。

学生時代に力を注いだことを教えてください。

私が学生時代に尽力した事は、中学時代から続けている体育会ソフトテニス部の活動です。私は大学2回生の時に部長を立候補し、任命されました。大学の部活動は中学、高校と異なり、普段の練習メニューや試合の采配は全て部長が中心となって考える必要があります。私はチームを一新するために新しい練習メニューの考案、チームのモチベーション維持のために定期的な全体ミーティングを開きました。
しかし、部員同士の実力やモチベーションに個人差があり、私の意見に対する感じ方が人によって様々であったため、部の協調性を保つことが困難な時もありました。私はその度決して一人で考え込まずに、同期を中心に手助けを要するようにしました。周りを活用する時は、必ず自分の意見の軸を固め、同時に周りの意見を尊重することで困難を乗り越えました。私はこの経験を経て、常に新しさを求める事の大切さ、周りを巻き込み切磋琢磨する力を身につけました。

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キヤノンの 会社情報

基本データ
会社名 キヤノン株式会社
フリガナ キヤノン
設立日 1937年8月
資本金 1747億6200万円
従業員数 174,291人
売上高 4兆1809億7200万円
決算月 12月
代表者 御手洗冨士夫
本社所在地 〒146-0092 東京都大田区下丸子3丁目30番2号
平均年齢 44.1歳
平均給与 832万円
電話番号 03-3758-2111
URL https://canon.jp/
採用URL https://global.canon/ja/employ/new/

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