【未来を創るITエンジニア】【21卒】三菱ＵＦＪインフォメーションテクノロジーのSEの2次面接詳細 体験記No.9082（東京工業大学大学院/男性）（2020/7/22公開）

志望動機ややりたい仕事について、自分の性格と適性に紐づけて答えられたことが評価に繋がったと考えています。また、プログラミングの経験を問われたため、コーディングスキルの有無も評価対象のようです。逆質問では金融ITの特徴を理解していることをアピールできるような質問を行いました。「新しい金融ITの仕組みを提案してください」といったような、その場の機転を見るような質問も受けましたが、どう答えるのが正解なのかは不明です。（私はうまく答えられませんでしたが…）

基本的に穏やかで、志望動機やガクチカを淡々と答えていくスタイルでした。絶えず笑顔でいることを心掛けました。

納期が迫っている際など、スピードが求められているときにシステムの品質を落とさず仕上げる工夫はありますか。(逆質問)

仕事内容に優先順位をつけ、人員の配置や仕事量のバランスをとることで対応しています。金融系のIT企業では、お金のやり取りのインフラを担うためため、他の製造業のIT分野以上にシステムを正確に稼働させることが求められます。一方で、銀行業のサービスは期日が厳しく守られているため、不具合による導入の延期などは基本的に許されません。そのため、バランスを取りつつスピードとクオリティを両立することが不可欠です。部署としては、金銭の授受が発生するような重要度の高いフロント業務に、人員を優先的に配置するようにし、エラーがないかを入念にチェックする仕組みを整えています。一方で、部署任せではなく個人で作業量を工夫することも必要であり、何が重要な仕事なのか、どの程度時間を割くべきなのかを日ごろから意識することが求められます。

プログラミングや機械学習の経験について教えてください。

研究データの整理と、CADデータの作成のためにpythonによるコーディング作業を行いました。数値解析の結果から必要なデータのみを抜き出すために、フィルター処理を行うコードを用いました。また、設計した構造をCADに出力する際にもプログラムを組むことで、自動でCADの配列を行うようにコードを組むことで、作業を効率化いたしました。機械学習については大学院で開講されたデータサイエンスの講義を履修することで、その基礎を学びました。確率統計を用いたデータサイエンスの基礎を学ぶとともに、pythonのライブラリを用いたデータ分析の演習まで行いました。具体的には、細胞の形状データから乳がんであるかどうかを判定するモデルを作りました。モデルには決定木を用い、過学習を防ぐために交差検証法を用いました。