マイクロソフトのAIレジデントにインタビュー

目次

1. イントロダクション
2. 職業選択と教育の道筋
3. 大学院への進学
4. インタビューの準備
5. Googleでの面接体験
6. Microsoft Researchでのインタビュー
7. AIレジデンシプログラムへの参加
8. 長期的な目標と将来の展望
9. アドバイスと結論

💼 イントロダクション

こんにちは、みなさん。今日は、私の大学時代の親友の1人で、Microsoft Researchでの仕事の機会をつかんだ経験やアドバイスについて話します。アルバートさん、今日はお時間を割いてくれて本当にありがとうございます。まず最初に、自己紹介をしていただけますか？

アルバート: はい、こんにちは。私の名前はオープンです。私はニューヨーク大学でコンピュータ科学を学び、ケビンと出会って親友になりました。詳細については、インタビューが進行するにつれてお話ししますね。

🎓 職業選択と教育の道筋

アルバートさん、ソフトウェアエンジニアリングに興味を持ち、コンピュータ科学に関心を持つようになったきっかけは何でしたか？大学ではどのような専攻を選びましたか？

アルバート: 私は常にこの分野に興味を持っており、国際学生なので、フランスの学校を通じてアメリカに来たんです。私の学校はアメリカへの留学生をあまり経験していなかったので、High Schoolでの学習内容や進路選択について的確なアドバイスを受けることができませんでした。最初は経済学と政治学のダブルメジャーで大学に入学しましたが、ソフトウェアエンジニアリングに関心があることに気付いたのは2年目の終わりごろでした。経済学や政治学の授業を受けていても、自分が本当に楽しんでいると感じなかったんです。その頃、試験が終わった後で、改めて自分自身について考えた瞬間がありました。それが覚醒の瞬間で、自分が本当にやりたいことだと気付きました。幸いにも、大学内でコンピュータ科学の学部長がいて、直接相談することができました。彼に転学を申請し、いくつかの追加の授業を履修することで、コンピュータ科学の専攻に変更することができました。専攻を変更した後は、非常に集中的なスケジュールでコンピュータ科学の授業を受けることになりましたが、それによってさらにコンピュータ科学への没頭度が高まったと感じました。

🎓 大学院への進学

アルバートさん、大学を卒業後、どのような経路をたどり、進学したのですか？

アルバート: 私が大学4年生の夏にインターンシップをしたり、エンジニアリングの授業を受けていたため、卒業までにすでに1つのインターンシップを経験していました。ただし、ソフトウェアエンジニアリングの業界に直接就職することには懸念があったため、もう少し時間を取って検討する必要があると感じました。そのため、大学院プログラムを探し始めました。私が探していた大学院プログラムは、学術的にも成長できるものでありながら、実務的なプロジェクトへの参加もできるものでした。私はUniversity College Londonのソフトウェアシステムエンジニアリングというプログラムを見つけ、応募しました。幸運なことに、合格することができました。

🏫 インタビューの準備

アルバートさん、大学院を修了した後、仕事をするためにどのような準備をしましたか？

アルバート: 大学院を修了するまでに、Googleなどいくつかの企業からオファーをいただいたので、その期間中に面接の準備を本格的に始めました。具体的には、面接の練習をするために、毎日数時間の時間を取りました。また、『Cracking the Coding Interview』という書籍を活用して問題を解く方法を学びました。この書籍には、解けなかった問題をリストアップして、数日後に再挑戦するという手法を用いて、効率的に学習しました。その他にも、実際の面接のような環境での模擬面接を友人やケビンと行いました。実際の面接と同じような環境で問題を解くことで、よりリアルな経験を積むことができました。

🔍 Googleでの面接体験

アルバートさん、Googleでの面接体験について教えてください。

アルバート: Googleの面接は一般的なアルゴリズムやデータ構造に関する問題から始まります。問題を簡略化し、解答に至るまで具体的なステップに落とし込むことが求められます。私はまた、Bloombergでの面接も受けたことがありますが、それは完全に異なるアプローチでした。簡単な問題から始まり、段階的に難易度を上げながら問題を解決するように求められました。Microsoftの場合はAI関連のプログラムだったため、数学や微積分に関する質問がされました。面接では、アルゴリズムやデータ構造の問題よりも、数学的な知識や統合方法に関する質問の方が難しかったです。初めての経験だったため、過去の大学での学習内容を思い出す必要がありましたが、難しい問題にもなんとか取り組むことができました。

💡 Microsoft Researchでのインタビュー

アルバートさん、Microsoft Researchでのインタビューの具体的な内容について教えてください。

アルバート: Microsoft Researchのインタビューは、伝統的なアルゴリズムやデータ構造の問題よりも、数学や統合方法に関する質問が多かったです。最初のインタビューでは、簡単なコーディングの問題から始まり、その後、計算量の解析についての質問がされました。通常は「O(N)」や「O(log N)」などの回答をすれば十分ですが、この面接ではそれだけでは満足されず、微積分を用いた解析との関連性についても問われました。この部分は予想以上に難しい質問であり、約30分間にわたって話し合いました。過去に学んだ大学の知識を思い出す必要がありましたが、なんとか解答することができました。ただし、全てを知っていることを期待するわけではないため、難しい質問に取り組む際には、自分の限界を認識して焦らずに取り組むことが重要です。

🚀 AIレジデンシプログラムへの参加

アルバートさん、最終的にMicrosoft ResearchのAIレジデンシプログラムに参加することになった経緯を教えてください。

アルバート: 実は、大学院の過程でAI関連のプロジェクトに関わる機会が何度かありました。研究の一環として機械学習の論文を発表したり、CCTVの映像から画像認識を行ったりするプロジェクトに携わりました。これらの経験を活かすため、AI関連の職種にも応募してみることにしました。Microsoft Researchに関心を持ち、AI関連の職種に応募し、幸運なことに採用されました。

🔭 長期的な目標と将来の展望

アルバートさん、今後のキャリアについて具体的な目標はありますか？AIに留まるのか、またはソフトウェアエンジニアリングに戻るつもりですか？

アルバート: 1年間のプログラムを終了した後に、AIについてさらに学ぶ予定です。研究エンジニアとしての経験を積みたいと思っています。ただし、将来の展望についてはまだはっきりしていません。環境や職場の文化が非常に重要であり、そこでの働き方にもよります。大企業であっても、自分の貢献が限定的でモノトーンな環境では面白みを感じないかもしれません。一方、小規模な企業でも大きな影響力を持つことができれば、より楽しい仕事になるでしょう。したがって、環境や文化も考慮し、自分が仕事をする上で意欲的に取り組める場所を見つけることが重要です。

🗣 アドバイスと結論

最後に、アルバートさんから聴衆へのアドバイスやコメントがありますか？

アルバート: ここで重要なのは、あきらめずに続けることです。最初に応募した仕事やインタビューで成功することはほとんどありませんが、諦めずに次に進んでください。就職活動は競争が激しくなっているため、簡単なものではありません。もちろん、あなたがコーディングやプロジェクトを積極的に行ったり、テストや継続的インテグレーションについて学んだりする時間をかければかけるほど、採用される可能性が高まります。また、自己プロモーションも非常に重要です。プロジェクトやスキルを紹介する際に、それがどのように他の人や会社にとって有益であるかをわかりやすく伝えることが求められます。

さらに、面接ではコミュニケーション能力も重要です。面接官との会話を通じて、相手とのつながりを作り、問題を解決するプロセスを共有し、ポジティブな印象を残すことが大切です。面接官も人間ですので、快適な雰囲気を作り出すことでより良い結果につながるでしょう。

最後に、焦らずに自分を売り込むことを忘れずに。あなたが何を学んだのか、何を成し遂げたのか、プロジェクトの一部として何をしたのか、自分の経験やスキルをアピールする能力は、非常に重要です。

この長めの動画をご視聴いただき、ありがとうございました。この形式を楽しんでいただけたら、高評価とチャンネル登録をお願いします。これからもさまざまなコンテンツをお届けしますので、ぜひご視聴ください。