Aggressive Style 5

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Aggressive Style 5

昨今はコミケ関係を中心に書いています。同人やニコニコ動画方面で活躍される方の相互リンクをお待ちしています。

孤独なグルメ(面接編4+α):フルボッコヒーローズでお馴染みの株式会社ド△コム面接時に食べた「東京ボルシチ」(Soup Stock Tokyo目黒駅前)

第一章:「明治ブルガリアヨーグルト」を食し、面接の準備を整える

面接当日にも関わらず前日から風邪を引いて寝込んでいた。風邪で食い物が喉を通らず、朝昼と食べたのがこの「明治ブルガリヤヨーグルト」だ。こんな状況でもブルーベリーの微かに優しい甘さを感じながら、どんどん口に運んで行く。俺がヨーグルトを昼飯にするなんて、どういう風の吹き回しだと思い完食。

そして時間は午後3時を迎えた所、早速ボロボロでみっともない背広と、しわくちゃなネクタイの準備を行う。ネクタイのしわくちゃ加減がとんでもなく、慌ててアイロンがけをしてまっすぐ直す。まさかこの大舞台でみっともない姿を人前に晒す事はできまい。尤も有名処に受かる為に転職を繰り返して来た自分なので、ここで外せないし、負けられない。そんなこんなでセットアップを済ませ、電車に乗り込む事に。

第二章:目黒駅に到着し、Soup Stock Tokyoにて「東京ボルシチ」を食す

電車に乗り込みつつ「亀戸天神にお参りに行ってから面接に行くか」「いや。そんな事をしている暇があったら受かる対策を立てろ」と言う気分になり、駒を面接会場、いや戦場と言うべき目黒駅まで進める。そして目黒駅に着いた時間は午後6時前後。面接までまだ時間がある。時間を潰そうと思いいくつか候補を立てた所、目黒アトレの「スターバックス」か「Soup Stock Tokyo」の2つまで絞られた。

風邪をひいているので抹茶クリームフラペチーノはちょっと無理。だからと言ってキャラメルマキアートのホットは食べ物じゃないから薬が飲めない。そんな訳でスターバックスの誘惑を頭から完全に消し去り、向かったのはSoup Stock Tokyo。女の子のお店なせいか男一人ではやや入りづらい。風邪をひいていて、普段なら色のある素晴らしい匂いである女の子の香水の匂いでさえも、気持ち悪い匂いに感じられた。そんなこんなで体を暖めるために頼んだのがこの「東京ボルシチ(Large Cup)」だ。

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これを食べたのは二回目だが、家の母ちゃんが牛肉嫌いなのでまず家ではお目にかかれない味だ。ビーフシチューを薄めたようなスープに、タマネギのトロトロ感が何ともたまらない。溶けきったジャガイモ、ニンジンの味を噛み締めつつ、大好きな牛肉を頂く。そして一口一口運んで行く度に、俺の体は優しい暖かみに包まれ、風邪で弱った体が癒されて行く。そして完食を下のと同時に常備薬、頓服薬を水で飲む。正直温泉の効能を流すようなもので、お湯を店員に頼むべきだったと後悔し時間を過ごす。

第三章:いよいよアルコタワーにて面接!

そして時間ギリギリになったので、いよいよ目的地のアルコタワーまで歩いていよいよ到着する。



到着して緊張をほぐす目的で電話し、いよいよ中を探索する。中を探索するとamazonの食堂の綺麗さにビックリし、「ついにこういう所に呼ばれるようになったか」と言う気分にさせる。こんな気分の下で時間を過ごしていると、風邪など吹っ飛んでしまった。そんなこんなで迎えた20:00。風邪っぴきなのと、流石に面接官を待たせるのは本当に良くない。メールのやり取りで何度もミスを犯してしまい申し訳ない気持ちのもと17Fを目指した。

第四章:いざ「株式会社ド△コム データーサイエンテイスト部門」を受験

そして17Fに到着。暖色系の綺麗な照明が、また暖かい雰囲気にさせる。まず電話で連絡し、暫く待つと若い女性の人事と思われる面接官が登場。時間前だがいいですよとの事で、早速面接へ移行する。面接の大まかな流れは以下のような流れだった。

面接の質問内容
  1. 自己紹介
  2. [超重要]過去の退職理由
  3. 好きなソーシャルゲームと、好きなソーシャルゲームのどのようなデータを分析し、どのような結果を得たいか?
  4. 弊社ではデーター分析、各部署同士の改善提案など様々な業務を行っているがどのような部分を活かせるか?
  5. 就職の軸について(どのような業界、職種を受験したいか?重視したいかを具体的に)
  6. (同業)他社選考状況
  7. 質問事項

まず1の自己紹介では簡単な自分の経歴、過去の担当案件について軽く触れてこの場を流す。しかし2の退職理由で事もあろうに、言わなくて良い事を言ってしまう。退職理由に自分に不利な事を言っては行けないって常識だろうに

  • 2社目の退職で「他の社員と上手く行かなかった」とありますが、そこ一番重要な所なので聞かせてもらいますか?
  • はい。ちょっと上司の報告や仕事のミスが多く、それが結果的に改善されなかったのが原因です(どう見てもマイナス要因)
  • 3社目はどうですか?
  • ええっと契約期間終了の為です
  • 4社目は時期が短いですが、どうして転職されるんですか?
  • ...

と言う事で現状がつなぎである事を正直に話す。さらに3ではぷよぷよクエストを例に「ユーザーが使った回復アイテムや連鎖の履歴などから、ゲームの難易度調整に繋げて行きたいです。[追記:例えば回復アイテム使用時のユーザーのキャラクターのHP/MPの割合を調べ、そこからどのくらいの頻度でアイテムが使用するかの予測立てをしていきます。又各ユーザーのアイテム使用頻度に応じたアイテムの価格設定の検討などにも興味あります]」。

4は「過去の設計で得たSQLの経験と、PowerPointを使って意思疎通がしやすくする事が出来る」と回答。過去実務経験がない事を気にしていた辺り、ひょっとしたら実務経験者優遇の可能性も高い。ちなみに採用要件の必須要件も「事業会社にて、大量データを用いて、分析業務をしている方」とある。これはかなりきつく、とりあえず話を聞いておくかと言う感じなのか?

5.6についてはコ△プラに書類選考して落とされた事を話すと、「コ△プラさんもやってますよね〜」と相槌を打たれる。話し振りからして競合他社の動向に目が行っていて、自分もきちんと調べないとと思った。そして質問の時間が来たので、「面接は何段階ですか?」と聞いてみた。無論次につながればなと思い、次はいよいよ技術面接だそうだ。次の面接もよろしくお願い致しますと言って面接終了。最も1〜2が全体に響いてしまったので結果は不安な所。3以降がどれだけ人事の方が好印象に思ってくれたか次第であろう。

そんなこんなで目黒の街から帰還し、帰りの品川駅の肉屋で「パテドカンパーニュ」を試食し購入。懐かしい昔の味を噛み締めつつ、帰りの総武線に乗り込んだ。何だか今日は仕事を抜け出せてよかったとさえ思え、これが最後のチャンスなのかも知れないと本当に思った。そして社内で面接官から貰った「ドリ△ムウォーター」を飲みつつ、自宅までゆっくりしていた。

おまけ:退職するまでに買った本を自慢してみる

以下、退職までに買い漁った本の一部を紹介しよう。正直「統計、機械学習初心者の自分が現在読んでいる○つの書籍」というタイトルで記事にしても良いが、ひねくれた性格ですからこの記事のついでに書く。尚機械学習(きかいがくしゅう、Machine learning)とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法の事を言う。

「それ、根拠あるの?」と言わせないデータ・統計分析ができる本

「それ、根拠あるの?」と言わせないデータ・統計分析ができる本

まず一番身近な例ですばらしい解説をしているのがこの「「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本」。大学で確率論や統計学を勉強した方は、やれ信頼区間だの。やれ推定だの。やれ独立性の検定だの色々勉強する事だろう。この本は実際にどうやって使ってるんですか?と言うことを丁寧に解説されている良著。2,000円切るので、皆さん騙されたと思って買ってみて欲しい。

統計学入門 (基礎統計学)

統計学入門 (基礎統計学)

又上記の「統計学入門(東京大学出版会)」も「iAnalysis 〜おとうさんの解析日記〜」「銀座で働くデータサイエンティストのブログ」などの影響を受けて購入。amazon見てるとベストセラーなようですね。正直大学時代に買っておけばよかったと思う位だ。

パターン認識と機械学習 上

パターン認識と機械学習 上

本書籍は機械学習の代表的な書籍なようで、会社を辞めたばかり金があるうちに買っておいた。いや。勉強にも金がかかりますなあ。学術論文かなんか読んでいると、やれニューラルネットワークSVMと言った新しい概念が数多く出てくる事だろう。Slideshareのスライドを漁るより、金払って資料を買った方が早いと思って購入。本腰入れて読むのはいつの日になるか不明だ(笑)。

詳解 OpenCV ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識

詳解 OpenCV ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識

ちなみに機械学習クラスタリングは数値や集合を扱ったものが多く、画像処理などにも多々応用されている。機械学習や統計的な知識を画像などに応用したいと思った時に「詳解 OpenCV ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識」等を開いてみるのも良いかもしれない。

最後に

さて「若いうちだから色々やっとけ」と言って下さった母親、面接に当たっての愚痴を聞いて下さった各知り合いに感謝の念で一杯だ。尤もこの記事が公開されるのが、俺が面接に受かったときか?あるいは今の会社を追われるときかは定かではない。(実際問題退職してからの公開)

さてこの文章が大学で統計学人工知能(AI)、オペレーションズリサーチ、画像処理など確率統計の諸分野に携わる方々、そして各分析業務及び設計業務からこのような職種を目指される方の参考になればと幸いだ。

自分の方はまず潜り込めそうな会社で下積みからやり直す事となるだろう。おまけで俺が面接対策の為に読んだ本を紹介した。専門的なジャンルにつき多少は知っておかないと話についていけなくなるし、本を読んだり、下調べをする事で面接でぶれなくなるので是非お試しあれ。