質問リスト（黒塗りあり）
① 年齢
30代中盤
② 性別
男
③ いつの情報？
■■■■年ごろ
④ 現在の職種と仕事内容
データサイエンティスト
⑤ 現年収（年収の内訳も是非）
■■■■万前後
⑥ 月残業時間
20時間
⑦ どの企業の情報を提供して頂けますか？
華為技術日本株式会社
⑧ 各企業の面接は何ステージに分かれてますか？それぞれのステージで何を評価されていたか教えてください
4回に別れています。
1回目：技術面接
2回目：ポジションマッチング
3回目：人柄確認
4回目：オファー面談。
⑨ 面接ではずばりどんな質問をされましたか？隠した方が良いところ黒塗りするので、覚えている限り箇条書きでお願い致します
1回目は■■■■■■■■■■■■■■との面接で、技術的な質問が主でした。■■■■■■■■■■■■■■の質問から始まり、■■■■■■■■■■■■■■について質問されました。しっかりと■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■であれば回答は難しくないと思います。
2回目は■■■■■■■■■■■■■■との面接でした。ここでは、■■■■■■■■■■■■■■して、■■■■■■■■■■■■■■などを回答しました。
3回目は■■■■■■■■■■■■■■との面接です。■■■■■■■■■■■■■■を聞くような内容だったかと記憶しています。■■■■■■■■■■■■■■に思いました。
4回目は■■■■■■■■■■■■■■などを話し合います。
⑩ オファー額を教えてください
680万円（ベースが■■■万円、ボーナス■■■万円）
⑪ 面接対策でやった事を教えてください。また何を準備すればオファーが出るでしょうか？何を評価されてオファーが出たのかも教えていただければ
大学での研究を頑張りました。研究して論文誌や国際会議の採録という実績を作ることが一番重要だったと思われます。特に、■■■■系の論文を出しておくと魅力的かと思います。
⑫ 面接官として、どんな人を採りたい、どんな人はちょっと採用が難しいかなと思いますか？面接官の経験がなければ想像でも構いません
まずは技術力が大事だと思います。実装力もあると良いですが、研究の側面が強いので、どれだけ最新の■■■■の研究をキャッチアップできているかは重要かと思います。リファラルの際も、最低限、そこができている方を推しました。
⑬ 面接官を担当するとして、絶対に聞きたい技術質問を５つ箇条書きで教えてください
- ■■■■■■■■■■■■でデファクトスタンダードなアルゴリズム
- 研究のpros and cons と、困難だった点
⑭ 世の中にぶちまけたい事があればなんでも
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■。■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■。■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■。
⑮ エンジニアを目指す学生の中で人気があると思う企業のTier表 or ランキングを作ってみて下さい。個人の感想でおｋです
エンジニアという観点では分かりませんが、研究職志望だと以下のようになる気がします。
- MS/Google/Meta などの研究所
- メガベンチャーの研究所
- トヨタ/NTT などの研究所
⑯ エンジニアとしてこの本オススメという三冊を教えてください
⑰ 仮に大学一年生に戻ったとして、何でもやり直せるとします。何をしますか？
スタートアップにインターンしにいくと思います。もしくは、研究室に出入りできるように交渉すると思います。
⑱ 周りを見てどんな学生が良いエンジニア就職できていると思いますか？
何かしら勉強に励んでいる人だと思います。これは何でもよくて、例えば競技プログラミングでもいいですし、研究で専門性を高めるでもよいと思います。
⑲ これから就職活動をするエンジニア志望の学生へなにかアドバイスがあれば
自分が何だったら苦労せずにできるかを考えるのが早いかもしれないです。わたくしの場合であれば、数学に近い分野の専門書であれば、一日中読んでいられたりするので研究方面に進みました。
⑳ Huawei Technologies Japanを受けた理由について教えてください。他にもどこか企業を受けましたか？
博士後期課程の修了要件を満たしてから、就活を始めました。大学を始めとする国の研究機関で働くという道もあったのかと思いますが、■■■■■■■■■■■■■■が企業に決めた要因です。Huawei にした理由は、当時の新卒給与が非常に高かったためです。
他に受けた企業は、■■■■■■■■■■■■■■とかです。
㉑ 現在OpenAIがこの業界の話題を席巻していますが、今後どのようになっていくか考えを聞かせてください
扱っている感じでは、LLM を用いてプログラミングすればジュニアレベルにはすぐ到達できる印象です。なので、簡単なタスクというのは置き換えられていくのだと思います。ただし、適切に指示を与えることは重要なので、扱い方が上手い人が生まれてくるのだと思います。
LLM 自体の発展についてですが、正直、データ数がどのくらい集まれば性能向上できるかなどは未知数といえます。現状では、巨大なモデル（パラメータ数とか？）を可能な限り軽量化して、実際の機器にデプロイする方法などが模索され始めたように思います。それができれば、ロボットとかに搭載して会話などが楽しめるようになると思います。ここまでくれば、ドラえもんの世界が少し見えそうですね。
㉒ 研究者に必要だと思う資質や心構えを3つ程教えてください
㉓ 大学で研究を続けていて一番大変だった事を教えてください
同世代が就職して楽しそうにしているのを知ること。
㉔ 日本の大学で研究する人たちに向けてアドバイスがあれば
周りに流されず、自分の研究に没頭してください。たとえ失敗したとしても、そのときに培った知識と経験は社会に出てから役立ちます。きっと将来の道は、自分の能力の進化によって切り開かれるでしょう。自信を持って突き進んでください。
㉕ Huawei Technologies Japanの働きやすさについて何か情報を教えてくださいこちら Huawei Technologies Japanで働いていた場合お答えください
現職は Huawei ではないので、現在のことはわかりません。ただし、■■■■■■■■■■■■■■という印象です。
㉖ Huawei Technologies Japanではどのくらいの給与まで目指す事ができますか？
在籍していた当時の■■■■■■■■■■■■■■は超えていたはずです。ほかに ■■■■■■■■■■■■■■ほどの水準だったと記憶しています。
㉗ 海外では高給で博士卒を雇う事が当たり前になっていますが、日本では一般的でないように感じます。ここに何か思いはありますか？
各国の博士卒向けの求人を見ていると、アメリカや中国などで高給のオファーを出す傾向にあると思います。これらの国は、純利益が莫大な企業が多数あり、将来への投資にお金を回す余裕があるのだと思います。そのため、高給で博士卒を雇う動きがあるものと思っています。反対に、莫大な利益をあげれる企業が乏しい国ではどうかというと、そういった求人は少ないと思います。
研究は「10年以上先」に役立つような技術を開発するようなイメージになるかと思います。誤解を恐れずに言うと、研究は即利益に繋がらないので、研究者は「赤字を垂れ流すようなポジション」と言えるかと思います。しかし、将来的に成功した場合には世界の覇権を握れるような技術開発に成功することでしょう。そこを目指して博士卒にガンガン研究をさせるのが、GAFAなどの体力がある企業で行われていることなのだと思っています。
残念ながら、日本では、それを行えるだけの余裕がある企業が少ないというのが現状なのかと思います。もしくは、直近で役に立つ技術開発というのに重きを置きたいというところだと思われます。そういう意味で、日本では博士卒を高給で雇うような求人が少ないのだと評価しています。
この現状を考えると、優秀な博士卒の人材が海外流出してしまうのが仕方のないことだと思います。しかし、人類の知の発展という意味ではどこに所属していても関係はないので、わたくしとしては、余裕のある企業で研究活動をしていくことが良いと思っている次第です。
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