22卒 本選考ES
エンジニア
22卒 | 首都大学東京大学院 | 男性
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Q.
選択した(選考に参加したい)領域の希望理由を具体的に記入してください。
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A.
多くのユーザーに便利な技術・サービスを提供する上で、 自分が発信したものが世の中に浸透、影響できているか、目に見えてわかる仕事であると考えているためアプリケーション・プラットフォーム開発領域を志望いたしました。 自分の思い描いたものをダイレクトでかつリアルタイムで視覚化でき、 コーディングをしている実感が多く得られることから、特に将来はフロントエンドエンジニアとして働きたいと考えています。 高い技術力で多くのサービスを展開している貴社のもとでWeb技術を学び、 多くのユーザに利用してもらえるような便利なサービスを開発し、提供したいと思っています。 続きを読む
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Q.
自身が取り組んでいる研究の内容について教えてください。研究未実施の場合は、予定であることを明記の上、現時点で取り組みたい内容を記入してください。（100文字以上、500文字以内）
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A.
キーワード：全天球カメラ、YOLOv3、人物検出、深層学習、WebRTC 研究背景：近年VR、AR をはじめ様々なシステムの撮影手段として、全天球カメラが安価に普及し利用されている。しかし全方位撮影ができるというメリットに対し、何かの処理をする際、投影法である正距円筒図法を用いて平面に展開することにより、画像上部及び下部で幾何学的歪みが発生して被写体が変形し、従来の手法では物体検出が困難であること。 研究目的：正距円筒図法で展開された平面画像（以下、パノラマ画像）の上部下部に映る対象物（人）を認識させる。 研究内容：関連研究では一枚の撮影された球面画像の中心をずらして、パノラマ画像をいくつか作成し認識を可能にすることが行われていたが、本研究では物体検出手法であるYOLOv3を用いて、歪んで変形してしまった人を再度深層学習させることのみで解決し、全方位リアルタイム検出・認識を可能にした。 最終的には、WebRTCを用いたブラウザ上での映像通信により無線状態での検出を可能にするシステムを考えている。 実装言語・使用ツール等：Python、C、YOLOv3、JavaScript、HTML 続きを読む
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Q.
プログラミング経験について(どの言語をどの程度できるか)
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A.
各言語について、Lv1~Lv5の範囲でどれか答えていく。 (Lv3: 言語の特性を理解しており、適切な処理を記述できる) 例) JavaScript Lv3: 言語の特性を理解し、適切な処理を記述できる Python Lv3: 言語の特性を理解し、適切な処理を記述できる Java Lv2: 調べながらであれば、任意の処理を記述できる 続きを読む
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Q.
アルバイトやインターンシップ、過去に就業していた会社等があれば、会社名・団体名を教えてください。
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A.
〇〇株式会社 期間:5日間 【カテゴリ】インターンシップ 【業務概要】Vue.jsとAPIを用いた物件検索アプリの作成 【開発人数】4人 【担当役割】簡易検索ページ、詳細検索ページ、検索結果ページ作成、ログイン機能実装 【開発言語・技術】Vue.js ,Node.js ,Javascript ,Firebase ,GitLab 続きを読む
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Q.
開発経験について教えて下さい (自信のあるプロジェクト順、アピールポイントなども含む）
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A.
【概要】WebRTCを用いたビデオ通話システム(P2P方式) 【作業期間】3か月（大学院1年4月-6月） 【関係者の人数】1人 【担当役割】WEBページ作成、 シグナリングサーバー構築、 STUN/TURNサーバー構築（OSS） 【開発言語・技術】HTML,JavaScript,CSS,さくらVPS,Node.js,socket.io 【参考URL】 デモ： https://heroku-〇〇〇〇.herokuapp.com/ 【きっかけ】大学4年時の研究において、全天球カメラのリアルタイム検出に取り組み、その続きとして本システムを実装しようと考えた。遠隔地でのカメラ映像もGPUのある拠点で検出して結果を返すようなシステム構築を今後の展望として考えていたので、そのシステムを実装する過程でビデオ通話システムを構築した。 【アピールポイント】 シグナリングサーバーとSTUN/TURNサーバーを企業のものを借りずに自分で立ち上げた点である。さくらVPS上でこれらのサーバーを立てている。NATやポートを超えてブラウザ間通信を可能にするSTUN/TURNサーバーはuser名とパスワードが必要であるので、アクセス数制限をかけ、サーバ側で動的に生成されたパスワードをWebページで入力しないと外部環境とは繋がらない仕組みになっている。 実際にHTMLを記述し、VPS上のサーバーにアクセスすればだれでも実装できるシステムになっているので、こちらは大学の一年生向けのある授業で紹介された。 今回はPeer to Peer方式での実装であるので、多拠点での実装は一部屋6人までが限度でそれ以上になるとクライアント・サーバ負荷が非常に大きくなり、通信が困難になってしまう。 この問題の解決に向け、現在はSFU,MCUといったサーバー負荷の少ない他の通信形式を含めたシステムの実装を進めている。 また現状、YOLOv3においてビデオ通話による動画を直接キャプチャし物体検出するシステムの構築に取り組めていないので、こちらも今後の課題としている。 続きを読む
