【未来を支えるデータの魔法】【23卒】第一工業製薬のデータサイエンスの本選考体験記 No.26566（滋賀大学/男性）（2022/5/17公開）

長所、短所、志望動機、学生時代力を入れたこと、自己PR、入社してやりたいこと

人事部の方に直接メールで提出しました。

私の場合、Excelで履歴書を記入しました。

枠を埋め尽くす、一文の長さを50文字前後に抑える

大學の就職支援室の先生に添削してもらいました。入社後にやりたいことを書くために、業務内容や企業が求めている能力を把握するよう努めました。

なし

WEBテストのために行った対策は特にないです。

企業オリジナル

覚えていません

なし

到着して、控室に荷物を置いて待機。その後、人事の方に案内され面接室に入室。30分ほど面接を行い終了。

評価されたポイントは大学での専攻内容です。第一工業製薬は今後、DXに力を入れていく姿勢を取っているが、AI人材の不足が課題としている。私の大学での専攻はデータサイエンスだったので、かなり興味を持っていただけました。

面接の雰囲気は特筆すべき特徴は無いです。趣味の話になった時、私の発言で笑いが起こったりしました。志望動機よりも学生時代の専攻内容、卒論テーマに興味を持たれている印象を受けました。

なし

なし

大学でプログラミングはどのような言語を扱っていましたか

私は主にR言語、Python、他にはSPSS、JAVA、かなりマイナーですがXAMMPを使用していました。R言語やPythonはデータ分析のコンテストに出場する際や大学で研究する際に使用しています。SPSS、JAVAは授業で少し触った程度でした。

以下、深堀のやりとり

具体的にどのようなデータに、どのような分析を行ったんですか？

はい、R言語は〇〇〇社より提供していただいたペットサロンの顧客POSデータを扱い、非階層型クラスター分析の一種であるk-平均法を実装することで顧客をセグメンテーションしました。Pythoでは〇〇〇〇社より頂いたシングルソースデータを扱い、潜在クラス分析やEMアルゴリズムの実装を行いました。SPSS、JAVAに関しては教授が作った簡易なデータに機械学習を行う、といった感じです。

短所は完璧主義とありますが、具体的なエピソードを教えてください。

はい、エピソードとして大学の課題提出が挙げられます。私は完璧主義で初めから細部まで拘って取り組んでしまい、結局締切りに提出できない、ということが頻繁にありました。

以下、深堀のやり取り

その短所を克服するために気を付けているポイントとかありますか？

まず終わらせることを意識しています。最初から100点を目指すというより、まずは70点でもいいから完成させる。それから期限までにクオリティを追求して100点を目指すような姿勢を意識しています。

完璧主義は悪くないけど、期限も大事だからねー。確かに成績証明書見てると不可の授業多いね笑。ちなみに卒業単位は124？

いえ、128単位です。自分は111単位なので、おそらく今学期で卒業単位は超える見込みです。

あーじゃあ卒業は余裕そうですね笑

到着して、控室に荷物を置いて待機。その後、人事の方に案内され面接室に入室。30分ほど面接を行い終了。

注意したことは堂々と話すことです。最終面接は企業の最上位層の人たちとのやり取りになるので、萎縮せずに堂々と自分の意見を述べるようにしました。評価を感じたポイントは分かりません。

社長は穏やかで、会長はやや険しかったように思います。時間が短いせいか、アイスブレイクはなく、いきなり志望動機から始まりました。

なし

なし

成績証明書見てると不可があるけど、どうして？

私は4年間で単位を取り切ればいいと考えているので、自分に合わないと思った授業は積極的に切り捨ててました。それで不可が多いです。

以下、深堀のやり取り

どういった授業が合わないと思ったの？

はい、シラバスの内容と実際の講義内容が異なる授業です。シラバスを見て、面白そうだなと思い受講してみたものの、内容が全く違うということが一般教養の授業ではよくありました。そういった授業は捨ててました。テストも受けてないので0点です。

データサイエンスに関する授業は優、秀が多いね。

そうですね、データサイエンスに関する学習はモチベーションも高かったし、滋賀大学のデータサイエンスは非常に有名なので、勉強しないと勿体ないと思いました笑。

大学時代は情報系だけど、化学の知識とかはある？

ないです。

以下、深堀のやりとり

化学に関するに関するデータを分析する場合、最低限知っておく必要はあるけど大丈夫ですか？

そうですね、大丈夫だと思います。私は高校時代理系だったので高校レベルの化学知識でしたら、そんなに時間をかけずに取り戻せると思います。それに大学時代は多変量解析や機械学習など高度な理論を理解する経験をたくさん積んできましたので、化学に関しても同様に可能だと考えております。

そうなんですね。それなら大丈夫そうですね。

はい、データサイエンティストはデータ分析をするうえで、データの背景知識や情報を知っておくことも必要なので、もし内定を頂ければ、卒業までの期間、入社後に積極的に学んでいきたいです。