Oracle オンキャンパスASE面接体験談(2024年卒採用)

選考プロセス

1. オンラインアセスメント

   HackerRankでの100分間のテストで、適性問題10問、英語の言語推論問題10問、コーディング問題1問、REST API問題1問が出題された。候補者はこのラウンドを簡単で分かりやすかったと述べている。

2. 技術面接1回目(40分)

   Git/GitHub、バージョン管理の概念、HTML/CSSのレイアウト問題、DSA問題1問、ソート手法、木構造の格納方法が扱われた。

3. 技術面接2回目(70分)

   履歴書とプロジェクトの深掘りに加え、機械学習、SQL、行動面接の質問が組み合わされた。候補者によると、このラウンドは約45分続いた後、大学院進学やインターンシップに関する質問に移ったという。

4. 技術面接3回目(45分)

   データベース、ネットワーク、Javaの並行処理が扱われた。候補者によると、この枠は他の候補者にとっては通常人事面接だったが、この面接官は技術的な内容のまま進めたという。

5. 結果

   候補者は選考を通過した。

オンラインアセスメント

適性、言語推論、コーディング、API設計(HackerRank) · 100分

• 適性問題10問
• 英語の言語推論問題10問
• コーディング問題:辞書順で最大の部分列(Lexicographically Largest Subsequence)
• 最大転送量に関するREST API問題、典型的なHackerRankのAPI形式の問題に類似

候補者はこのラウンドを簡単で分かりやすかったと述べている。

技術面接1回目

バージョン管理、フロントエンドの基礎、ソート、データ構造 · 40分

• GitHubとそのコマンドについて説明せよ
• バージョン管理システムの種類について説明せよ
• Gitのコマンドを列挙し説明せよ
• GitHubでマージコンフリクトが発生した場合の対処方法
• HTML/CSS:重なり合った3つのボックスがある状態で、マウスポインタの下にあるボックスを最前面に表示し、マウスが離れたら元の位置に戻す実装
• DSA:LeetCode 42(Hard)、Trapping Rain Water
• 各種ソート手法について説明し、ヒープソートのコードを書いてドライランする
• 木構造の格納方法について議論する

候補者は最後に面接官へ2つの質問をした。

技術面接2回目

履歴書/プロジェクトの深掘り、機械学習の概念、SQL、行動面接の質問 · 70分

• 履歴書に記載された各プロジェクトの説明
• 候補者のプロジェクトに関連した機械学習/データサイエンスの質問(データセットに基づくSQL問題を含む)
• 適合率、再現率、MSE、CNN、KNN、クラスタリングについて実例を交えて説明せよ
• 履修した選択科目(データマイニングと暗号理論)に関する質問
• 大学院進学の予定について
• インターンシップを経験していない理由
• 各種の時間計算量とそれが生じる状況について説明せよ
• JOINを使ったSQLクエリを書け
• 3重のネストしたサブクエリを使ったSQLクエリを書け
• 適応力を示す実体験を説明せよ

候補者は最後に面接官へ3つの質問をした。

技術面接3回目

データベース、ネットワーク、Javaの並行処理。この候補者にとっては人事面接を兼ねる形だった · 45分

• 技術面・非技術面の両方を含む自己紹介
• DDL、DML、DQLのコマンドについて説明せよ
• DSA:「文字列内で最初に出現する位置を見つける」の変形問題
• 正規化について、第2正規形(2NF)とボイス・コッド正規形(BCNF)を含めて説明せよ
• OSI参照モデルの7層すべてと関連プロトコルについて説明せよ
• Javaにおけるマルチスレッドについて、Threadクラスと Runnableインターフェースのコードを含めて説明せよ
• デッドロックとその検出方法について説明せよ
• セマフォとは何か
• トリガーとPL/SQLについて説明せよ

候補者は最後に1つの質問をした。

このラウンドは多くの候補者にとって通常人事面接だったが、今回の面接官は技術面接として進めた。