内定先企業

計量器やPOSを製造、販売している企業

日本のIT企業での遠隔インターン経験がある、情報工学専攻の女子学生。大学では学生の就職サポート向けのウェブアプリを開発中で、KNN機械学習アルゴリズムを使用したデータの予測とフロントエンドを担当。Pythonが得意。チームワークを生かした仕事に高い関心を持ち、問題が生じた時でも明るくポジティブに物事を捉えることができる人材。JLPTは現在N4取得だが、次回N2受験予定で、すでに高い日本語コミュニケーション能力を持っている。

Profile

国籍・地域
インド
性別
女性
大学
プネー大学
学部
情報工学部
学歴
学士

MESSAGE

私は日本の文化と新技術への追求に本当に魅了されています。日本で生活し、働くというのは私の夢でした。それを目標に、ひらめき教室で日本語を学び始めました。素晴らしい先生や友達がいて、一緒に新しい文化と日本語を学ぶのがとても楽しかったです。N4を勉強しているうちに、Study Go Work Japanプログラムについてはじめて知りました。自分の夢を実現できる道を見つけて本当に嬉しかったです。私はプログラムに応募し、就職に向けてSGWJチームと一緒に頑張りたいと思いました。

SGWJに応募して、書類審査を経て次はSkype面談です。幸いに、大学でITスキルを身につけたので、Skype面談に入りました。最初は少し緊張しましたが、面談の方がとても優しくて、とてもいい会話ができました。この経験で自分の日本語力に自信が持てるようになり、Skype面接にも合格しました。この面談の目的は、日本語レベルと日本で働く理由を確認することです。日本で働くことについてはっきりとした考え方を持つことは非常に重要だからです。これは、Skype面談の評価ポイントです。

次のステップは、PRビデオとFYP論文を準備することでした。PR動画が第一印象になりますので、自分のポイント、長所を正確な言葉と表情で伝えようと思いました。その後、4社の面接に選ばれました。すぐに、次のラウンドに案内してくれた赤田さんというメンターからの連絡がありました。日本は、独自の採用方法を取っていますが、メンタリングセッションは日本の考え方を理解し、会社の面接で自分の考えを正確に伝えるのに非常に役立ちました。メンターの素晴らしい指導や何回のオリエンテーションセッションのおかげで、ネイティブの日本人とたくさん話していて、大きな自信を得ることができました。

面接の前に、T社の面接に参加するにはに自己PRプレゼンテーションをしなければならないと言われました。赤田さんと何回もプレゼンテーションを練習したおかげで、実際の面接で流暢にPPTを発表することができ、最初の面接に合格しました。そして、最初の面接をクリアした後、最終面接の資格を得るため、適性+性格検査を受けなければなりませんでした。テストの準備のためにたくさんアドバイスをしてくれた小嶋さんに感謝します。すべてのサポートと指導を受けて、私はテストと最終面接に合格し、T社で希望の仕事のオファーを取得しました。これで、日本企業でエンジニアとして働くという私の目標が実現しようとしています。

この旅を通して、私は多くのインド人と日本人の友達も作りました。本当に感謝しています!
私のような学生が夢を実現するのを手伝ってくれたStudyGo WorkJapanチームに感謝します。これは、一生忘れられない思い出でした。

FINAL YEAR PROJECT

1. プロジェクト名 :
機械学習を利用して、インキャンパス募集予測と学生の就職サポートシステム。

2. 背景 :
・学生の雇用は、学生の学業において重要な活動です。したがって、すべての機関はインキャンパス採用部門の強化に努めています。
・採用プロセスは、会社のプロトコルによって異なります。 一部の企業は面接の前にブートキャンプや試験を行っています。 ただし、直接面接を行う企業もあります。 そのため、学生は企業のプロセスと基準に応じてさまざまな企業に備える必要があります。
・今日の学生は、インターネットやさまざまなウェブサイトを使用して、採用プロセスの準備をしています。 そのため、学生が色んなウェブサイトを検索しなくても、就職のサポートやすべての企業に関する情報を入手できる単一のプラットフォームを作成したいと考えて、このプロジェクトを始めました。

3. 目的 :
・ウェブアプリケーションを開発する目的は、過去10年間のインキャンパスの採用データを分析し、学生の成績と成績から適切な会社を予測して、この会社の概要と要望に応じて、就職の準備(会社の面接試験と面接の準備)ができることです。
・実データと機械学習アルゴリズムを活用して、単一のプラットフォームを通じて、全学生へのインキャンパス募集を改善することです。

4. プロセス :
・最初にシステムは学生からの入力を受け取ります。 その入力には、学生のデータやその他の活動、学生の興味が含まれます。このデータを使用して、システムは学生のプロファイルを作成します。
・また、過去の学生データと企業の採用データを含む過去10年間のデータに基づいて、システムのアルゴリズムはその学生の適切なトップ10社を予測します。
・このシステムは、予測に機械学習アルゴリズムの回帰法を使用します。 予測後、学生は任意の会社を選択して、その会社に関するすべての情報を表示できます。 その後、学生はモックテストを受けて会社の面接試験と面接の準備をすることができます。


5. 期待される結果 :
・学生の成績と会社の基準を一致させることにより、適切な会社を予測します。 そして、それに応じて学生が会社の採用プロセスの準備をできる単のプラットフォーム。
・予測では、70%以上の精度を目指しています。
・実データセットとデータ分析、機械学習技術を使用して、インキャンパスでの募集準備を強化します。

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