
23卒 本選考ES
ITエンジニア(インフラエンジニア)
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Q.
学生の方は現在の学校での活動を、既卒の方は直近1年間の活動を記載してください。(200字)
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A.
現在私は大学院で,LSTMと呼ばれる時系列データの深層学習手法を使用した車両による高精度歩行者測位方式の検討というテーマで研究を行っております.リモートワークと研究室での作業を併用して行い先生や先輩のアドバイスを受けながら日々取り組んでおります.活動進捗としては,国内会議での発表や国際会議での発表を行い,順調に研究を進めることができております. 続きを読む
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Q.
スクウェア・エニックスのITエンジニア職を志望した理由、またその中で特に携わりたい職種・仕事のイメージを具体的にご入力ください。(300文字)
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A.
私が貴社のITエンジニア職を志望した理由は,裏方からゲーム開発に携われる仕事がしたいと思ったからです.私自身,子供のころからゲームが好きであり,ゲーム開発に携われることをしたいと考えておりました.私は大学・大学院での勉強や研究を通して学んだことを活かしてあらゆるゲーム開発に共通する普遍的な機能をアップグレードさせ,ユーザーの方々が快適にゲームをできる環境づくりに携われる仕事をしたいです.オンラインゲームでは特に,システム障害の有無がゲーム自体の評価に直結してしまいます.そのため,ゲーム内容以外で起きるユーザーの不満を取り除きゲームの魅力を最大限に引き出すお手伝いをしたいと考えています. 続きを読む
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Q.
学校の授業・研究以外で、活きると思う取組・経験を1つ挙げ、その内容についてご入力ください
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A.
私の活きると思う経験は大学サークルでの活動です.大学ではゲームの制作サークルに所属していましたが,自分の作りたかった理想のゲームが思うように作れず苦戦していました.最大の要因は,の必要作業の多さです.ブロック崩しのような簡単なミニゲームは作成できても納得のいくRPGやシミュレーションゲームの作成には途方もない作業工程がかかってしまいます.私はこの経験から,ゲームを作ることの難しさを学びました. 続きを読む
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Q.
最も得意な言語を使って取り組んだ内容ないしは開発したもので一番自信のあるものを1つ挙げ、概要をご入力ください。(無い方は「特に無し」とご入力ください。)(300字)
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A.
私が作成したもののうち,研究活動で使用しているプログラムコードがあります.まず,電波伝搬環境の模擬に使用するシミュレーションソフトで使用するシナリオの作成と出力として得たCSVファイルをDBに格納する機能Pythonを使用して作成をします.そうして格納したDBからのデータを,深層学習使って学習をさせて結果を出力するコードをMatlabにより実装しました. 続きを読む
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Q.
これまでの技術的な取組や開発経験において、特に苦労したこと、その解決方法をご入力ください。(取り組みや、開発経験のトピックスは他設問への回答と同一経験でも問題ありません。)
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A.
私が技術的取り組みで特に苦労したことは,プログラム関数の情報不足です.私は研究にてコーディングを行う際にMatlabのアドオンを使用していたのですが,このアドオン自体が近年にできたものであり,情報があまり集まっていないものでした.さらに,私が使いたい関数はマイナーよりのものであったため日本語版のリファレンスも整理されておらず,理解も大変でした.私が行った解決方法としては2点であり,一つは先生や同じ研究室の学生に聞いて断片的でもいいのでヒントになりそうな知識を交換すること,もう一つはフォーラムサイトを使用して質問を行い,ヒントを得ることをしました. 続きを読む
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Q.
技術的によく出来ていると思うハードウェア、ミドルウェア、ソフトウェア、アプリケーション、Webサービスいずれかを1つ挙げ、その根拠を述べてください。(300字)
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A.
私が技術的によくできていると思うものはDeepL社の提供するDeepL翻訳というWebサービスです.なぜなら翻訳サービスはGoogleやMicrosoftといった巨大企業がサービスを提供している中,他社に比べて優れた翻訳精度を誇っているからです.競合企業はウェブクローラーからの膨大な量のトレーニングデータからTransformerと呼ばれる深層学習アーキテクチャを使用して翻訳をしているのですが,DeepLではその学習手法を工夫することで,少ないトレーニングデータで翻訳を実現できるようにしてます.発想一つで巨大企業に勝るサービスを作ることができるというのはよくできているなと思いました. 続きを読む
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Q.
研究内容とそれにより習得したことについて教えてください。(300字)
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A.
私の研究は機械学習を使用した車両による高精度歩行者測位方式の検討というものです.具体的には歩行者―車両間の交通事故を防ぐために,歩行者の所持する端末と車両から発信される信号を基に歩行者と車両の間の距離を深層学習モデルにより計測し,その距離から歩行者の位置情報を正確に割り出すという研究です.この中で私が習得したことは未知のトラブルが生じた際の対処法です.研究では正解を知っている人がいないので,評価段階で想定と異なるデータが出てしまった場合,自分で原因の究明と解決を行う必要があります.そのため,トラブル発生時には原因の調査,先生や他の学生への相談,修正案の検討といったサイクルを行う力がつきました. 続きを読む