日立情報通信エンジニアリング

興味のある職種とその理由、（任意）携わってみたい製品・サービス（200文字以上400文字以下）

入社後はエンジニアリング事業のソフトウェア開発エンジニア職を志望し、貴社のセンサーネットワーク開発に携わりたいと考えています。
大学では○○と△△を用いた研究を行い△△モデルを構築しました。また、◇◇構築の実験を通じて、IPアドレス設計やルーティング設定、通信確認といった通信インフラの基礎を学び、ハードとソフトをつなぐ技術への関心が高まりました。
貴社のセンサーネットワーク開発では、無線／有線の通信制御やセンサーの制御ロジックだけでなく、クラウドやアプリケーションとの連携開発にも取り組まれていると知り、大学で学んだ△△・○○の知識や、ネットワーク実験で培った通信技術の基礎、プログラミングの知識を活かしてソフトウェア開発エンジニアを志望します。
センサーデータの異常検知や予兆保全などの分野にも挑戦し、現場の信頼性向上に寄与できるエンジニアを目指してまいります。

卒論・研究テーマ・得意科目（100文字以上400文字以下）

○○と△△を用いたキューティクル異常検出の研究を行っています。近年、美容院での○○などの利用が増加し、髪の健康への影響が懸念されています。キューティクルは髪を保護し、ツヤを与えますが、損傷すると髪の乾燥や枝毛が発生します。私は、低コストで簡便な○○システムの開発を目指しています。従来の研究では、SEMとAIを用いてキューティクルの研究をしていたが、SEMは高価で美容施設への導入が困難です。そこで、◇◇と△△を組み合わせたシステムを開発しました。◇◇は20万円程度で購入でき、操作が簡単なため、美容業界での普及が期待されます。研究では、被験者から採取した髪のサンプルを用いて、△△に正常なキューティクルの特徴を学習させ、異常の有無を判定しました。このシステムにより、施術前後のキューティクルの状態を定量的に評価でき、適切なケアを提案できるようになります。

システム開発の経験有無

あり

上記で「あり」に回答いただいた方は、システム開発の経験内容（授業での経験も可）を明記してください。（100文字以上400文字以下）

研究活動において、PythonおよびPyTorchを用いて△△による異常検知モデルを構築しました。正常データのみを使用した教師なし学習により異常パターンを検出するモデルを設計・実装し、データの前処理から学習、評価、推論までを一貫して担当しました。再現性と汎用性を考慮したコード設計を心がけました。また、学習結果の可視化や異常スコアの定量評価も行い、モデル性能の検証と改善にも取り組みました。

自己PR、学生時代にもっとも打ち込んだこと（100文字以上400文字以下）

私の強みは、目標達成に向けて粘り強く努力できることです。高校卒業後、OBとして体育会部活動の練習試合に参加した際、現役部員との実力差に悔しさを感じ、「体力と技術の向上」を目標に1年間で約500時間以上練習しました。その結果、翌年の試合ではフルセットで勝利を収めました。この粘り強さは研究活動にも活かされており、困難に直面しても諦めず試行錯誤を重ねる姿勢で、地道に成果を積み上げています。
力を入れたのは、4年間続けた個別塾でのアルバイトです。小規模の塾なため、指導記録が講師間で共有されておらず、代理で授業する際に生徒の学習進捗が把握しにくいという課題がありました。生徒ごとの指導記録をファイルにまとめて共有する仕組みを提案・実行しました。これにより業務効率が向上しました。この経験を活かし、大学の研究でもチーム内での情報共有に努めています。貴社でも課題解決力を活かし、より良い業務改善に貢献したいです。