ソフトバンク・モバイル【内定者のES(エントリーシート)&本選考レポート】

内定者のエントリーシート&選考レポートを参考に、内定を勝ち取りましょう!
ESに加え選考フロー、選考アドバイスも見れちゃいます!
内定者のES一覧

ソフトバンクモバイル

ソフトバンク・モバイル 2016卒,技術職内定者エントリーシート

■あなたの研究内容、もしくは勉強してきた内容を、自らが実際に行った役割を交えて、詳しく教えてください。(200字以上)

私の専攻は音声信号処理で、不要な音声信号を除去する研究を行っています。 具体的な例として、貴社が開発されたPepperなどの対話型ロボットや、カーナビなどに使われるノイズキャンセラ、テレビ会議などに使われるエコーキャンセラが挙げられます。私は、これらのシステムを実装するために必要となる、適応フィルタについて研究を行っています。適応フィルタとは、音声信号がどのように伝わるかを示した経路を求めるシステムですが、私の研究室には類似した研究を行っている人はいませんでした。質問をするどころか議論をすることができず、生じた問題に対して自分自身で解決しなければなりませんでした。そこで私は論文を読んで知識を広げるだけでなく、教授に志願して学外のシンポジウムに参加しました。私は最先端の技術について学び、

ソフトバンク・モバイル 2016卒,エンジニア職内定者エントリーシート

■あなたの研究内容、もしくは勉強してきた内容を、自らが実際に行った役割を交えて、詳しく教えてください。(200字以上)

大規模データを似たもの同士のグループに分類するクラスタリングの改善を行っています。クラスタリングで抽出されたグループにはそれぞれ特徴があり、この情報を分析することで、新たに有益な知識を得ることが出来ます。 私は、個体と各個体がもつ属性値の両方の観点からグループ分けを行う「共クラスタリング」の新たな手法開発を行っています。実用例としては、ネットショッピングで見られる商品の推薦機能が挙げられます。私の研究では、数学的に定義されている確率モデルの特徴を活かした手法を考案し、データ分析の精度を高めることを目的としました。 確率モデルでは、データの分布がモデルに基づくと仮定されています。しかし実世界のデータ全てがそのようであるとは限らず、そのままモデルを用いるのでは分類精度がデータに大きく依存してしまう、という問題がありました。そこで、確率モデルを最適に調整出来る手法を考案することで、データの分布に問わず、最適な分類結果を得る事が可能となり、


facebookでシェアtwitterでシェアこのエントリーをはてなブックマークに追加
大学生おすすめコンテンツ