【データ活用で未来を切り拓く】【24卒】ＡＬＢＥＲＴのデータサイエンティストの本選考体験記 No.40404（九州工業大学大学院/男性）（2023/2/20公開）

研究内容、志望動機、履歴書等

新卒採用ページ（HRMOSのページ）から提出

Webで入力

研究のところは現在の研究の進行が途中なので学部生時代の卒業研究のことを書いた。

ネットで他の人のES見ながら書いた。周りに見てくれる友達、先輩、先生と書いたらその人たちに見てもらったほうがいい。

なし

特に対策はしていない。一般的な適性検査であるためよっぽどひどくなければいいはず。

普通の適性検査

内容は覚えていない。約65分。

なし

メールにTeamsのリングが貼られて送られてくるので5分前に入って待機。終わったら退室。

口頭試問があるのである程度対策をしたほうがいい。スキルチェックシートに自分が書いた内容を中心にその内容と改善内容などを抑えればOK

物腰は柔らかく、質問も丁寧であった。口頭試問があるがそれにこたえても正解か不正解化は言わず、他に言いたいことはありますか？と聞いてきて、自分の考えを言語化できるかどうかの勝負。

なし

なし

面接前に提出したスキルチェックシートに関する口頭試問がある。最初に聞かれたのは過学習とは、その対策。

自分で考えを言語化する必要がある。ここまでうまく話せてはいないが大体の内容を伝えることができれば大丈夫だと思われる。また、質問内容はおそらくスキルチェックシートに合わせた内容。
過学習とは教師データにモデルが過剰に適合した状態のことで、英語でオーバーフィッティング。教師データに対しては高い精度だが、テストデータに対しては精度は出ない。対策としてはパラメーターの絶対値を小さくするために正則化項を追加してL2正則化などを行う方法がある。他にはベイズモデルを利用する方法もあるが、本質的に両者は変わらない。

ここで、正則化項を用いる手法について具体的な名前を知っているかと聞かれ、

ラッソ回帰やとリッジ回帰は手元で実装したことがあると答えた。

機械学習の損失関数で最小二乗誤差をよく用いるがなぜ二乗を使う？

この質問は正直あまりちゃんとした回答ができなかった。
面接時には二乗だと誤差が大きいものは大きくなって、小さいものは小さくなるとか、マイナスが消えてうれしいとか言ったがこれらは本質的ではない。
結局のところ、二乗だと微分して極小値を求めるだけで損失が最小の点が見つかるというのが答えだが、答えが分からなくても何か答えることは大事だと思う。
聞かれた質問のうち3問くらいはあまりわからなくてその場で頭を働かせて自分の考えを言ったが、面接官からしても全部知っていればそれはそれでいいのかもしれないが、わからないことに対してどのような態度を見せるのかも見ているのではないかと思う。
一応、わからなかったら終わった後調べてみますとか、今まで気にしてなかったけどなんでだろうと疑問に思いましたとか、勉強することに積極的なイメージを持たせるようにアピールすることもできると思う。

メールにTeamsのリングが貼られて送られてくるので5分前に入って待機。終わったら退室。

自分が今までやってきた研究やそのほか開発経験について話すことが重要だと思う。そのほかこれからも勉強を続けていきたい意志とか。

2次試験でも口頭試問があるのかと思って対策して臨んだが、普通に雑談のような内容だった。そこまで、深い内容はしつもんされなかった。

なし

なし

入社後のキャリアパスをどう描いているか

余り具体的には描けていない。漠然と1，2年は手を動かして知識とスキルを身に着けてその先は、わからない。データサイエンティストのキャリアパスとしてはマネージャーになったりすることがあげられると思うが、自分がそういう全体をまとめるような仕事をしたいのかは今現在ではわからない。

これに対して、面接官のプロマネの人がALBERTでのキャリアパスについていろいろ教えてくれた。プロマネやる人もいるし、特定の技術のスペシャリストになる人、いろんなことやるジェネラリスト、ALBERTは外部講師なども請け負っているのでそういう教育担当に行く人、あとは人数は少ないがR&D部門に行ってリサーチャーになる人など。

これに対していろいろなことやりたいからジェネラリストになりたいといった気がする。

現在の就職活動状況について聞かれて他の就職先と比べてどっちがいいかとかなぜかとか

他に自社でサービスをやっているIT企業にエントリーしていて、ALBERTは第4希望くらいです。サービスをやっているところに行きたいのは顧客に対してサービスをやっているところのほうがダイレクトにリアクションが来て自分の仕事としてやりがいがあると感じるから。あとは、莫大なデータを抱えているから。
もちろん、受託のデータサイエンス企業もいろんな業界のデータを扱えるし、データサイエンティストとしてのスキルは間違いなく磨かれると思う。他にも、会社と会社の間に入るような（トヨタと東京海上日動の間にはいって事業を行うとか）事業は他では見ないのでそういうこともやってみたい気持ちもある。
後は勤務地が地元に近い福岡がいいから。