二次面接
基本情報
場所 | オフィス |
時間 | 30分 |
社員数 | 2人 |
学生数 | 1人 |
結果通知方法 | メール |
質問内容・回答
①なぜうちなんですか?
大きな理由は2つあります。まず1つ目は、自分が志望している職種に対して、MUFGが非常に強い専門性とこだわりを持っていると感じたからです。インターンで市場リスクの評価手法について講義を受けた際、ロジックが緻密で数理的な裏付けがしっかりしていたことに感銘を受けました。
2つ目は、そのインターンを通して出会った社員の方々のレベルの高さです。皆さん非常にロジカルで、課題の進め方一つとっても論理的な説明が明快で、「自分もこのチームで働きたい」と強く思うようになりました。
【深掘質問】具体的に、どのあたりでロジックの緻密さを感じましたか?
【深堀質問回答】
市場リスクを評価する際の「評価方法の正確さ」です。インターンでは評価モデルの設計過程を学びましたが、MUFGではリスクの取り方に対して非常に厳密な基準が設けられていて、“定性的な感覚”ではなく、すべてを数理的に裏付けて意思決定しているのが印象的でした。
②研究職というより技術職が強いがどう思いますか?
自分としても“研究職”というより“技術職”として働きたいという希望を持っています。実際に大学院の研究を通じて、理論を追求することも楽しかったですが、それを現実の課題解決に落とし込むことに強いやりがいを感じてきました。
特に自分が今取り組んでいる研究テーマで得たスキルを、貴社のように技術応用が重視される現場で活かしたいと考えました。また、理学的なことを工学に落とし込む橋渡しのような役割がしたく、技術職的なアプローチが自分に合っていると考えています。
【深掘質問】どんな時に「技術職としてやっていきたい」と思うようになったのですか?
【深堀質問回答】
理論的には優れているが現場では使いにくい手法を、実用的なアルゴリズムに落とし込んでいく過程にすごく手応えを感じています。人に使ってもらえる成果物を作ることに、より強いモチベーションを持つようになりました。
③プログラミングと研究について教えてください
プログラミングに関しては、大学3年生のときに医療系の出版社でインターンを経験しました。そこではエンジニアのアシスタントとして、サービス改善のための自然言語処理の導入に関わりました。自分で技術を調査し、環境構築をおこない、簡単な実装まで一通り担当しました。〇〇を使って、ユーザーからの問い合わせ内容の傾向を分析するような仕組みでした。
“金利や株価の動きを表す数理モデル”を統計的に解析するテーマに取り組んでいます。たとえば、金利の異常変動を再現できるようなモデルを扱っていて、ボラティリティが急上昇するような局面でどうリスクを予測・評価できるかをテーマにしています。
プログラミングの経験や携わった内容を回答しました。次に研究についてどのような内容か回答しました。
【深掘質問】研究について、それは数学的にはどういう性質を持っていますか?
【深堀質問回答】
実際に紙とペンを使って、具体的に説明しました。
面接詳細情報
面接官の社員の特徴 | 現場社員男性2人 若手と部長 スーツ |
学生の服装 | スーツ |
面接の雰囲気 | 若手社員が主に質問し、部長は静かに見守る雰囲気だった。穏やかで論理的な印象。誠実な受け答えが求められていた |
評価されたと感じたポイント | 質問に結論から答える姿勢や研究や、プログラミングの具体性・明確な説明力が評価されたと思う |
対策やアドバイス | 普段から専門や研究内容を進めておく |