【21卒】ＡＬＢＥＲＴのデータサイエンティスト職の面接の質問がわかる本選考体験記 No.9864（筑波大学大学院/男性）（2020/7/22公開）

選択式：携わりたい業務の内容
選択式：分析手法の主熟度
選択式：プログラミング言語の経験
記述式：学会発表・論文執筆経験など
記述式：他社の選考状況

ALBERTのコーポレートサイトやその他競合と思われる企業のサイトを参考に，志望動機等を練っていた．

SPIの対策本を一通り解いた．数理アルゴリズムの問題も出題されるとのことから，大学2年レベルのアルゴリズムの問題も復習しておいた．

数理アルゴリズムの問題+SPIで1時間の試験だった．最初の3問が確率とアルゴリズムで，記述式．後半は普通のSPI，時間がある分普通のSPIよりも簡単に感じるかもしれない．

チームメンバーとして大事なことという質問への回答がその場で高く評価された．実際のデータ分析の経験をもとに話したことで，即戦力になれることを暗にアピールできたと思う．

終始穏やかな雰囲気だった．こちらの話に対して追加で会社の実務の話などで返してくださったりして，話しやすかった．

チームの一員として大事なことは何だと思うか？

私がチームの一員として大事だと思うことは，なるべく多くの意見を出すこと，議論を広げることだと思います．ポジティブな意見のみならずネガティブな意見も口に出すことで議論をより活発にできると考えています．多くの人が一つの場所に集まって話し合ったり，議論できる時間は限られています．その限られた時間に1人で考え込んでいるよりも疑問点や思ったことを口にして話し合うことで，チーム全体としてのアウトプットの質はよりよくなると思います．このことは大学のインカレサークルの時から意識していることです．映像制作のインカレサークルでは，映像の制作案について相談している際，各々が考え込んでしまい無言になってしまう時間が多かったので，積極的に意見をだし多くの人で話しあえるように心がけました．

プロジェクトによって業務内容が変わるなど定型業務ではないが，そういった環境に適応できそうか？

適応できると思います．現在の大学院でも自分の研究分野であるデータ解析以外にも金融工学のゼミや，強化学習のゼミ，数理最適化のゼミを同時並行で進めていて，頭を切り替えながら取り組んでいます．また，研究室の他のメンバーたちはまったく異なる分野の研究をしていますが，その進捗報告ゼミでも活発な議論をおこなっています．自分自身の適性としても様々な分野を横断的に勉強したり取り組んだりすることを楽しめる性格だと思っています．横断的な勉強・業務によって，それぞれで学んだことを活かせる場面も多いと思うので，数ヵ月単位で異なるプロジェクトを体験できる御社の環境は自分を成長させるのに最適だと思います．御社で働くことになった場合には，新しいことにも挑戦しながら，多くの分野の知見を吸収していきたいです．

ALBERTのことをきちんと理解している点が評価さたと思う．AIというキーワードは過大評価や現実から離れたイメージを持たれがちが，現実的にデータ受託分析の業務がどういったものであるかを調べ，考えることを意識した．

前半に人事部長の方から志望動機や他社の選考状況などの一般的な質問，後半には，PMの方から分析手法などの技術的な質問があった．PMの方は物腰柔らかく穏やかな印象だった．一方，人事部長の方からの質問は緊張感があった．

選考中の他社とALBERTの差はなにか？

選考中の他社は，事前質問票（ES）に基づいて具体的な企業名で質問される．私は事前質問票に外資系コンサルティングファームのテクノロジー部門を挙げていたため，その会社（以下A社）と比較した．A社とALBERT，どちらもデータ分析からビジネスの改善や新規事業等を提案するという流れは変わらないが，前者はよりビジネス寄り，後者はデータサイエンス寄りだと感じる．具体的には，私がA社のインターンシップに参加した際には，実行したい案ありきで分析結果がその補足に使われている印象を受けた．データは適切な分析手法によって分析されなければ，ミスリードに繋がりかねない諸刃の剣であり，専門知に重きを置くALBERTでデータの扱い方の基本を学びたいと感じた．

入社したらどのような業務をしたいか？

いくつかのポジションを説明され，その選択肢の中でどういった仕事をしたいか？と問われた．
私は，最初の1，2年でアナリストとして分析業務を行い，3年目以降はコンサルタントの仕事をしたいと考えています．アナリストの期間は様々な業界のプロジェクトに携わりながら，分析手法を勉強しつつ，各産業のビジネスを学んでいきたいと考えています．その後コンサルタントとして，クライアント先の大手企業を動かしている部課長クラスの方と議論しながら，社会にインパクトを与えられるような仕事をしたいです．分析の実務を熟知しながら事業の戦略を考えられる人材は今後の社会で強く求められていくと思うので，そういった人材になれるように向上心を持ってどのような業務にも挑戦していきたいです．

辞める/続けるに関して言及はありません．また，内定者インターンも自発的に希望する以外は何も言われないため比較的自由だと思います．

各面接で事前質問票に記載した分析手法について深堀りされます．見栄を張らずに自分が口頭で応えられるものだけを選択すると良いと思います．また，面接では企業分析を重視していると感じました．近年は似たようなAIベンチャーやAI部門を新設した大手企業などが数多くあります．その中でALBERTが何を目指している，どういう企業であるかを分析しておくことが必須です．その際注意すべきこととして，この会社は創業以来ビジネスモデルが1度大きく変わっているので，コーポレートサイトなどから現状を正しくリサーチしてください．

内定が出る人と出ない人の差は，企業を正しく理解しているか否か？と基礎的な数理処理能力だと思います．前者についてはこれまでも触れている通り企業の分析に時間をかけることが必要だと思います．後者は，現在機械学習等を学んでいる方であれば，その手法や考え方の正しい理解が必要だと思います．機械学習を学んでいない方は，自身の研究内容を分かりやすく論理的に話すことができれば好印象だと思います．

筆記試験の数理アルゴリズムの問題は，触れたことがある人からすれば難しくありませんが，そうでない人からすると難易度が高いです．事前に勉強するといいと思います．面接の際もどちらかが一方的に話すというよりかは議論・雑談形式で進むことが多いです．むしろ短時間で的確な議論ができるか？が見られているようにも感じます．その点に注意すると良い結果が得られると思います．

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株式会社モンスターラボホールディングス

AI分野は成長産業ですが，勢い任せの企業ではないところが最大の魅力だと思っています．AI産業の成熟化まできちんと見込まれていて，その時代に合わせて提供するバリューも変わっていくべきだという思想が根付いています．実際に創業以降1度大きくビジネスモデルを転換していて，現在その分野でも軌道に乗ってきている状態です．こうしたことから変革を恐れない柔軟な企業で今後も持続的な成長が期待できると感じたため，入社を決めました．