ブレインパッドの通過ES・選考体験談一覧

【大学／大学院でのゼミ・研究内容について簡単にご説明ください。研究テーマが決まっていない方は現在の学部や専攻を選んだ理由を教えてください。（400文字迄）】

3年次に自主的に参加した研究活動では,グラヴィティモデルを用いた回帰分析を行うことによってコロナ禍における鉄道を利用した旅行需要の変化の把握と、その要因を統計的に推測することを行いました。またF検定を用いてコロナ以前とコロナ禍における鉄道利用の構造変化についての検定を行いました。さらには需要が変化した要因を推測することによ...

面接官の特徴（役職・肩書き・入社年次など）

人事の責任者

会場到着から選考終了までの流れ

Zoomの部屋に入りGDを行う。終了後退室する。

試験科目

文章読解や図形形式の問題と性格の試験

実施日程

12月下旬

イベント詳細

事業の説明や、具体的な事例について話がありました。業績のグラフの見方や会社説明会で見るべきポイントについて解説があったのが印象的でした。

承諾/辞退理由の詳細

選択肢がなかったため「業界」を選択しましたが、実際には私が個人的な理由で卒業年度を変更したため、内定を辞退しました。 選考を通して非常に良い会社だと感じており、大きな懸念点は特にありませんでした。社員の方々もフラットで話しやすく、選考全体を通じて学生に対して誠実に向き合ってくださる印象がありました。そのため、データ活用やセ...

面接官の特徴（役職・肩書き・入社年次など）

セールス部門の役員の方でした。

経緯

最終面接前の人事面談でした。

面接官の特徴（役職・肩書き・入社年次など）

マネジメントをされているセールス職の社員の方でした。

面接官の特徴（役職・肩書き・入社年次など）

詳細な役職や入社年次は覚えていませんが、セールス職の社員の方でした。

試験科目

ef-1g

大学や大学院でのゼミ・研究内容について

◯◯の効果推定をテーマに研究しています。大学院では、特定の要素をもつ◯◯が、対象者の属性や傾向によって異なる影響を与えるのか分析しています。◯◯や◯◯の発達により、対象の特徴を伝えるだけの働きかけでは不十分な場面が増えており、◯◯や◯◯を起点とする◯◯が注目されています。一方で、こうした◯◯の効果が受け手の特性によってどの...

内容

一般的な企業説明会でした。選考に参加するためには、説明会への参加が必須でした。

大学／大学院等でのゼミ・研究内容についてご説明ください。（400文字迄）（※ゼミ・研究室に所属されていない方は学業面で最も力を入れたことについてお教えてください。）

量子コンピュータのアルゴリズムを用いた自然言語処理について研究している。学部の卒業研究では、日本語の文を内容に応じて二値分類するモデルの作成・評価を行った。入力をトークン化し、量子自然言語処理シミュレート用のライブラリを用いてそれらの意味的関係や文構造を図式化した上で、量子回路に埋め込みパラメータ最適化を行うという流れで学...

面接官の特徴（役職・肩書き・入社年次など）

年次高めの方

試験科目

言語・非言語

大学／大学院等でのゼミ・研究内容についてご説明ください。（400文字迄）（※ゼミ・研究室に所属されていない方は学業面で最も力を入れたことについてお教えてください。）

◯◯のアルゴリズムを用いた自然言語処理について研究している。学部の卒業研究では、日本語の文を内容に応じて二値分類するモデルの作成・評価を行った。入力をトークン化し、量子自然言語処理シミュレート用のライブラリを用いてそれらの意味的関係や文構造を図式化した上で、量子回路に埋め込みパラメータ最適化を行うという流れで学習を行なった...

実施日程

2025年9月中旬

面接官の特徴（役職・肩書き・入社年次など）

中途三年目、現場の方

試験科目

言語、非言語

大学／大学院等でのゼミ・研究内容についてご説明ください。（400文字迄）（※ゼミ・研究室に所属されていない方は学業面で最も力を入れたことについてお教えてください。）

私は◯◯の研究に取り組んでいる。◯◯の進展は人と機械の自然で共感的な◯◯の実現に必要不可欠である。学部では、再構成器の特性に着目した。再構成器は特定クラスのデータのみで学習すると、他クラスのデータに対して大きな再構成誤差を生じる。この特性を活かし感情クラスごとの再構成器で損失を計算し最小損失のクラスを出力する手法である。従...

実施日程

9月中旬

大学／大学院でのゼミ・研究内容について簡単にご説明ください。研究テーマが決まっていない方は現在の学部や専攻を選んだ理由を教えてください。（400文字迄）

大学の研究で、SNSや報道による風評が企業評価に与える影響に関心を持ち、特に企業の不祥事や炎上が株価に直結する事例が増えている中で、それらの情報が定量的に扱われていないことに課題を感じました。そこで、金融分野に特化した自然言語処理モデル「FinBERT」を用いて、金融ニュース、アナリストレポート、SNSのテキストを「買い／...

イベント詳細

会社説明会、質疑応答

面接官の特徴（役職・肩書き・入社年次など）

不明

試験科目

思考問題

ゼミ・研究内容について

〇〇について研究を行なっています．統計的手法は，〇〇である確証がありません．そこで〇〇に注目します．実際のデータは〇〇があるため，本研究では〇〇について議論をおこなっています．〇〇とはある時点以降が〇〇の状態のことをいいます．これは不可逆的なものであるため，〇〇を想定しています．研究ではPythonなどを用いて提案した統計...

実施日程

9月上旬

イベント詳細

・企業説明 ・職種説明 ・座談会