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01 InsideStory InterviewCat02 新卒メガベン就職日記(LINEヤフー、Sansan、freee、DMM等)03 Meta・Google | ソフトウェアエンジニア(新卒) | 18万ドル(2600万円)04 Huawei Technologies Japan | エンジニア(新卒) | 680万円05 Amazon | フルスタックエンジニア(新卒) | 1050万円06 AWS | ソリューションアーキテクト(新卒) | 約1000万円07 AWS | クラウドサポートエンジニア(新卒) | 800万円08 AWS | クラウドサポートエンジニア(新卒) | 780万円09 AWS | クラウドサポートエンジニア(新卒) | 700万円後半10 AWS | クラウドサポートエンジニア(新卒) | 800万円11 AWS | クラウドサポートエンジニア(新卒) | 約800万円12 AWS | クラウドサポートエンジニア(新卒) | 約780万円13 AWS | クラウドサポートエンジニア(新卒) | 900万円(現年収)14 外資 | クラウドサポートエンジニア(新卒) | 750万円15 シスコシステムズ | エンジニア(新卒) | 600万円16 シスコシステムズ | エンジニア(新卒) | 575万円17 Microsoft | クラウドサポートエンジニア(新卒) | 800万円18 Oracle | ソリューションアーキテクト(新卒) 19 Salesforce | カスタマーサクセス(新卒) | 500万円20 PFN | エンジニア(新卒) | 900万円21 PFN | エンジニア(新卒) | 700万円後半22 TIER IV | エンジニア(新卒) | 800万円23 メルカリ | フロントエンドエンジニア(新卒) | 約750万円24 メルカリ | エンジニア(新卒) | 年収黒塗り25 メルカリ | 機械学習エンジニア(新卒) | 750万円26 メルカリ | エンジニア(新卒) | 650万円27 メルカリ | エンジニア(新卒) | 660万円28 ソニー | エンジニア(新卒) | 430万円29 LINE・NRI | エンジニア(新卒)| 650万円30 LINEヤフー | エンジニア(新卒)31 LINEヤフー・マネフォ | エンジニア(新卒) | 600万円32 LINEヤフー・楽天 | エンジニア(新卒) | 510万円33 LINEヤフー・サイバーエージェント | エンジニア(新卒) | 516万円34 LINEヤフー・NTTデータ | エンジニア(新卒) | 504万円35 LINEヤフー | エンジニア(新卒) | オファー辞退36 LINEヤフー・楽天等 | エンジニア(新卒)37 LINEヤフー | エンジニア(新卒) | 730万円38 GMOペパボ・LINEヤフー等 | エンジニア(新卒)| 年収570万円39 サイボウズ、freee、DeNA | エンジニア(新卒) | 年収600万円超40 サイバーエージェント | フロントエンドエンジニア(新卒)| 504万円41 サイバーエージェント | エンジニア(新卒) | 504万円42 サイバーエージェント | バックエンドエンジニア(新卒) | 504万円43 サイバーエージェント | バックエンドエンジニア(新卒) | 700万円(現年収)44 サイバーエージェント | エンジニア(新卒) | 504万円45 サイバーエージェント | エンジニア(新卒) | 450万円46 サイバーエージェント | エンジニア(新卒) | 504万円47 サイバーエージェント | エンジニア(新卒) | 504万円48 アクセンチュア | データサイエンティスト(新卒) | 550+α万円49 アクセンチュア | ソリューションエンジニア(新卒) | 430万円50 アクセンチュア | ソリューションエンジニア(新卒) | 450万円+副業1000万円51 アクセンチュア | エンジニア(新卒) | 430万円52 エムスリー | データサイエンティスト(新卒) | 600万円53 Yahoo・サイバーエージェント | エンジニア(新卒) | 504万円54 Yahoo | バックエンドエンジニア(新卒) | 480万円55 DeNA・Yahoo | エンジニア(新卒) | 420万円56 DeNA | エンジニア(新卒) | 550万円57 DeNA | エンジニア(新卒) | 500万円58 DeNA | エンジニア(新卒) | 500万円59 DeNA | エンジニア(新卒)| 500万円60 DeNA、楽天 | エンジニア(新卒) | 670万円61 DeNA | エンジニア(新卒) | 650万円62 リクルート | エンジニア(新卒)63 日本IBM | エンジニア(新卒) | 480万円64 日本IBM | エンジニア(新卒) | 約1000万円(在籍時)65 日本IBM | エンジニア(新卒) | 490万円66 日本IBM | エンジニア(新卒) | 490万円67 日本IBM | エンジニア(新卒) | 620万円(現年収)68 日本IBM | エンジニア(新卒) | 490万円69 NTTデータ | エンジニア(新卒) | 400万円70 NTTデータ | エンジニア(新卒)| 月給26.5万円71 NRI | エンジニア(新卒) | 400万円72 NRI | エンジニア(新卒) | 400万円73 KDDI | エンジニア(新卒) | 430万円74 日立製作所 | システムエンジニア(新卒) | 400万円75 日立製作所 | 研究者(新卒) | 550万円(現年収)76 富士通 | エンジニア(新卒) | 約400万円77 Sansan | エンジニア(新卒) | 500万円78 Sansan | エンジニア(新卒) | 560万円79 Sansan、freee | エンジニア(新卒) | 735万円80 Sansan | エンジニア(新卒) | 600-700万円81 freee | エンジニア(新卒) | 580万円82 freee | エンジニア(新卒) | 600万円83 freee | エンジニア(新卒) | 600万円84 マネーフォワード | エンジニア(新卒) | 500万円85 楽天 | エンジニア(新卒) | 550万円86 楽天 | エンジニア(新卒) | 590万円87 楽天 | エンジニア(新卒) | 530万円88 楽天 | エンジニア(新卒) | 550万円89 楽天 | エンジニア(新卒) | 580万円90 楽天 | エンジニア(新卒) | 520万円91 楽天 | エンジニア(新卒) | 580万円92 楽天 | エンジニア(新卒) | 560万円93 楽天 | エンジニア(新卒) | 600万円94 楽天 | エンジニア(新卒) | 550万円95 ソフトバンク | エンジニア(新卒) | 680万円(現年収)96 ソフトバンク | エンジニア(新卒) | 450万円97 ゆめみ | エンジニア(新卒) | 530万円98 ゆめみ | エンジニア(新卒) | 530万円99 フューチャー | ITコンサルタント(新卒) | 500万円100 SaaS企業 | エンジニア(新卒) | 非公開101 アメリカCS留学生のキャリアと生活について102 Apple | ソフトウェアエンジニア | 2700万円103 Wise | エンジニア | 1500万円104 Indeed | エンジニア | 年収黒塗り105 Goldman Sachs | ソフトウェアエンジニア | 年収黒塗り106 Microsoft | クラウドサポートエンジニア | 1200万円107 Microsoft | ソリューションアーキテクト | 1100万円108 Microsoft | クラウドサポートエンジニア | 約700万円(オファー年収)109 Microsoft | クラウドサポートエンジニア | 1000万円110 外資フィンテック | エンジニア | 1350万円111 外資SaaS企業 | シニアエンジニア | 1200万円+RSU112 AWS | ソリューションアーキテクト | 約1500万円113 AWS | クラウドサポートエンジニア | 850万円114 AWS | クラウドサポートエンジニア | 第二新卒枠 | 780万円115 AWS | クラウドサポートエンジニア | 第二新卒枠 | 約715万円116 AWS | クラウドサポートエンジニア | 第二新卒枠 | 720万円117 Amazon Data Services | データセンターエンジニア | 年収850万円(現年収)118 Slalom | コンサルタント(ソフトウェア) | 1250万円(オファー年収)119 Salesforce | ソリューションアーキテクト | 900万円120 Oracle | クラウドサポート | 480万円121 Oracle | コンサルタント | 年収黒塗り122 キーエンス | エンジニア | 1800-2100万円123 メルカリ | エンジニア | 1250万円(現年収)124 メルカリ・GOタクシー | エンジニア | 年収黒塗り125 サイバーエージェント | データサイエンティスト | 700万円(現年収)126 PayPay | ソフトウェアエンジニア | 1180万円127 PayPay | 機械学習エンジニア | 900万円128 PayPay | 機械学習エンジニア | 1020万円129 PayPay | エンジニア | 1100万円130 PayPayカード | バックエンドエンジニア | 1040万円131 PayPayカード | バックエンドエンジニア | 900万円132 PayPayカード | フロントエンドエンジニア | 800万円前半133 PayPayカード | エンジニア | 550万円(現年収)134 PayPayカード | バックエンドエンジニア | 720万円135 LINEヤフー | バックエンドエンジニア | 720万円+α136 LINEヤフー | バックエンドエンジニア | 800万円137 LINEヤフー、Sansan、PFN | エンジニア | 800~900万円138 LINEヤフー | エンジニア(SRE) | 830万円139 LINEヤフー | バックエンドエンジニア | 780万円140 LINE | シニアエンジニア | 1200万円(現年収)141 LINEヤフー | バックエンドエンジニア | 820万円(現年収)142 LayerX | エンジニア | 800万円台143 LayerX | エンジニア | 1000万円144 Yahoo | エンジニア | 1200万円(転職先)145 LegalOn |フルスタックエンジニア| 800万円146 LegalOn | エンジニア | 1100万円147 LegalOn | ソフトウェアエンジニア | 900万円148 LegalOn、CADDi | エンジニア、EM | 1200万円149 CADDi、SmartHR | エンジニア | 800万円150 Sansan、SmartHR | QAエンジニア | 710万円151 非公開企業 | スタッフエンジニア | 1800+α万円152 リクルート | エンジニア | 650万円153 リクルート・野村證券 | エンジニア | 1000万円超154 NTTデータ | ソリューションアーキテクト | 750万円155 NTTデータ | 法人営業・SE(新卒) | 780万円(現年収)156 NTTデータ | エンジニア | 630万円157 NTTデータ | エンジニア | 750万円158 NTTデータ | エンジニア | 1000万円159 PwC/デロイト | エンジニア | 880万円160 EYストラテジー・アンド・コンサルティング | エンジニア | 700万円161 ファストリ・ZOZO | バックエンドエンジニア | 800万円162 ビズリーチ・ファーストリテイリング | エンジニア | 800万円163 EPAM Systems | クラウドサポートエンジニア | 1100万円164 楽天 | バックエンドエンジニア | 800万円165 楽天 | アプリケーションエンジニア | 620万円166 楽天 | バックエンドエンジニア | 700万円167 楽天 | エンジニアリングマネージャー | 1100万円(現年収)168 楽天 | エンジニア | 1090万円169 楽天 | データサイエンティスト | 1060万円170 Mixi | フルスタックエンジニア | 700万円台171 Mixi | エンジニア | 860万円(現年収)172 NRI | インフラエンジニア | 800万円173 NRI | データサイエンティスト | 1150万円(現年収)174 アクセンチュア・NRI | エンジニア | 800万円175 アクセンチュア | エンジニア | 650万円176 企業名黒塗り | Webエンジニア | 900万円 + (SO 株◯億円) 177 マネーフォワード | バックエンドエンジニア | 650万円178 マネーフォワード | フルスタックエンジニア | 800万円179 マネーフォワード | エンジニア | 600万円180 マネーフォワード | フルスタックエンジニア | 800万円(現年収)181 日立製作所 | 研究職 | 750万円182 富士通 | エンジニア | 671万円183 スターバックス | データサイエンティスト | 900万円184 KDDI | 社内SE | 790万円185 freee | エンジニア | 750万円186 freee、Luup(最終落ち) | エンジニア(他社にて内定)187 Goldman Sachs | PM | 900万円+BS188 外資製薬 | データサイエンティスト | 1450万円189 SES企業 | エンジニア | 350万円(現年収)190 零細SIer | CTO | 1200万円191 スタートアップ | 未経験エンジニア | 400万円192 金融SIer→自社開発 | エンジニア | 450万円(SIer時代)193 SaaS企業 | SRE(Site Reliability Engineer) | 700万円194 非公開企業 | ハードウェアエンジニア | 20万ドル(2900万円)195 ブラック企業 | システム開発 | 400万円 /月最高残業時間:70時間196 レック・テクノロジー・コンサルティング株式会社 | エンジニア | 540万円197 メガベンチャー | ソフトウェアエンジニア | 1100万円198 伊藤忠テクノソリューションズ→メガベン | エンジニア | 現年収1050万円199 アクセンチュア | エンジニア系(インターン) 200 メルカリ・AWS | エンジニア(インターン)201 LINE、サイバーエージェント | エンジニア(インターン)202 LINEヤフー、サイバーエージェント | エンジニア(インターン)203 LINE | エンジニア(インターン)204 PFN(インターン)205 副業エンジニア | エンジニア | 1400万円206 フリーランス | エンジニア | 月単価82万円207 フリーランス | エンジニア | 売上1000万円208 学生起業 | エンジニア | 売上1900万円
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  3. 外資製薬 | データサイエンティスト | 1450万円

外資製薬 | データサイエンティスト | 1450万円

質問リスト(黒塗りあり)

① 年齢(例 20代後半)

30代後半

② 性別

男

③ いつの情報?(例 2023年頃)

2023年

④ 現在の職種と仕事内容(特定されない程度にざっくり)

データサイエンティストとして、████████████████████分析依頼への対応などを行っています。

⑤ 現年収(年収の内訳も是非)

1450万(████████████████████)

⑥ 月残業時間

0時間

⑦ オファー額を教えてください

1200万(████████████)

⑧ 面接官として、どんな人を採用したい、どんな人がちょっと採用は難しいかなと思いますか?面接官の経験がなければ想像でも構いません

以下のような人を採用したいと思います。採用難しいと思うのはその逆、()の中にあるような人ですね。
  • 敬意を持ってコミュニケーションできる人(敬意がなく、他者のモチベーションを下げるようなコミュニケーションをとりがちな人)
  • 難しい課題にも前向きに取り組める人(難しい課題に対しできない理由を並べる人)
  • 知的好奇心が強い人(自分の成果にのみ関心がある人)

⑨ 面接官を担当するとして、絶対に聞きたい技術質問を5つ箇条書きで教えてください

████████████の定義について教えて下さい。
████████████の定義は?それぞれに適したユースケースは何か?
███████████████████████████████████████████████████████である確率は何%か。
  • 機械学習のアルゴリズムを1つ説明して下さい。
████████████について説明して下さい。

⑩ 世の中にぶちまけたい事があればなんでも

フルリモートのDSポジションが少なすぎるので、増えて欲しいです。

⑪ 学生と今で人生や仕事に対する価値観の変化があった場合教えて下さい

学生の時はすごい人といかに関わるか、を考えていましたが、████████████████████の満足度を上げるということですね。
(██████████ではなく、████████████████████ということ)

⑫ どのくらいの年収があれば自分の理想の暮らしができると思いますか?

3000万くらい

⑬ 今から大学一年生に戻ってやり直せるとします。何をしますか?

████████████████████████、そのための勉強を頑張ってやると思います。

⑭ 外資製薬に関して何も情報がありません。素人にも分かるように会社の仕組みやそこで与えられている役割について教えて下さい

基本的に開発した薬を生産して売るわけですが、MRという営業が医師に訪問して自社の薬を使って欲しいと情報提供します。(ただし、この業界はコンプライアンスがとても厳しく、非常に限られた情報提供しかできないのが現状です)
医師が自社の薬を処方すれば売上につながります。製薬業界のDSの役割は、このMRの営業活動のデジタル化・データドリブンの活動最適化に貢献することです。例えば来週どの医師を訪問すればいいか?に対する推奨を出したり、MR訪問ではなくデジタルチャネルによる医師へのアプローチの売上インパクトはどれくらいか?といったことを推定し、ビジネス側の意思決定に役立てます。

⑮ 外資製薬企業の一般的な年収事情について教えて下さい、経験年数でいくらなど

年収は高めだと思います。ミッドレベルで██████万、シニアレベルで██████万といったところでしょうか。ただしどんどん上がっていくという感じではないです。シニアになるほど英語が求められますし、コミュニケーションが主な仕事になってきます。私も業務の█%は英語を使っています。留学経験は全くないですが、慣れてくれば全然いけると思います。

⑯ 今の企業に入った経緯を教えて下さい

大学院卒業後の進路を思案していたところ、████████████████████応募しました。

⑰ 今の仕事で好きな事と嫌いな事を教えて下さい

好きなことは、とにかくワークライフバランスが最高なところです。残業はしたことがありません(もちろん自主的にコーディングしたりで業務時間超過することはあります)。
だんだん週█出社推奨となってきていますが、自分のチームではフルリモートが許されています。また人が優しく、とても落ち着いていて、プレッシャーがないのもいいところですね。心理的安全性が確保されています。この辺はクライアントワークではない、事業会社特有のカルチャーな気がします。
また███████████████████████████████████████████████████████一切ありません。██████████████████████できるという点はとても好きなところです。正直人間関係含めた仕事面のストレスは皆無です。ただ全ての外資製薬がこうではないと思うので、その点ご留意ください。
嫌いなことといえば、████████████████████というところでしょうか。████████████████████というメンバーが多いイメージです。自分で勝手に勉強してどんどん技術力を向上させられるような人には向いていると思います。
あとは、██████████████████████████████████████████████████████████████████難しいという面はあります。まだまだ発展途上の業界だなという印象です。例えば███████████████████████████████████████████████████████大きいだろうなと感じています。

⑱ 自分の理想の働き方を教えて下さい

フルリモートでゆるふわ年収3000万、ただし技術的に高度な仕事ができる、という感じでしょうか。

⑲ 次に転職するならどんな会社

海外のフルリモート可能な企業でDS、もしくはソフトウェアエンジニア(勉強中)になることですね。

⑳ 今データサイエンス学部が今大人気となっています。ここについて何か思いがあれば教えて下さい

カリキュラム等詳細存じ上げないのでなんともいえないですが、データサイエンス的なものの考え方に馴染みある人が増えるのが良いことと思います。ただし、もしそのような学部を通じてデータサイエンティストになりたいということであれば、ただ授業を受けるだけでなく(それだけでも各アルゴリズムの知識は得られるかもしれませんが)、███████████するなりして████████████████████を早期から養うことが不可欠と考えます。結局データサイエンティストの仕事は██████████████████████████████に貢献することなので、発展的なアルゴリズムの知識を持っているというよりは、████████████████████████████████████████████████ができることの方が大事だと思うためです。そういったポイントを抑えて学部のカリキュラムを有効活用できる人材が増えると良いなと思います。

㉑ 自分の理想の暮らしには3000万円必要との事ですが、どこにそのお金を使う予定ですか?

子供の教育(留学含む)・海外旅行・美容皮膚科・食、という感じでしょうか。物欲はないので上記のような経験にお金を使いたいです。

㉒ 社会人になってからの年収推移をお答え下さい

ほとんど█████のため、20代の頃は死にそうでした。
新卒(中堅ベンチャー):380万
2-7年目(限界ブラックなスタートアップ):240万-450万
8-9年目(大学院在籍のため、パートタイム研究員):300万
10-11年目(外資企業):██万
12年目(スタートアップ):██万
13年目〜(現職):1200-1450万

㉓ 留学経験はないとの事ですが、どのように英語を勉強しましたか?ビジネスレベルにまでなった一番の要因などもあればお願いします

元々受験英語は得意でした。一時期TOEFLの勉強もしていましたが、半年くらい██████████████をやっていました。ただ本格的に█████████████████████になってからですね(█████████████████)。文法事項さえ頭に入っていれば、「あれ英語でなんて言うんだっけ?」となったときに都度ググって表現を覚える。他の人の言い回しで気の利いたものがあれば覚える。そして使う。の繰り返しかと思います。自分は忘れないようにメモアプリ(██████)に覚えた表現を記録していました。

㉔ データサイエンティストを目指す学生にアドバイスや忠告したいことがある場合はどうぞ

外から見る華々しいイメージとは裏腹に泥臭い仕事なので、向いているかどうか、やってて楽しいかどうかを確認してから目指すのがよいと思います。気の遠くなるようなデータクレンジングを分析結果を見るのが楽しみだから前向きにやれる、████████████████████████████が業務外でもできる、████████████████████████████████できる、といったような面があれば向いているかもしれません。インターンなどで早期に自分がどう感じるかを確認した方がいいと思います。あとまわりを見てて思いますが、活躍している人は████を持っている人が多い印象です。研究職に近い面もあるのでそのような素養のある人は楽しめると思います。

㉕ 最後に、外資製薬に入るためにはどんな経験をして何を準備すればよろしいでしょうか?

まず大事になってくるのは█████だと思います。会社によりますが、私は1次面接から████████████でした。その上で████████████████でしょうか。私は前職が████████████████でしたが、前職が████████████████████の方も複数います。
テック企業のような████████████████が出されたりはないので、████████████████████は求められないと思います(████████が出るくらい)。なので数年の██████████経験を積んだ上で████を鍛えて面接に臨めばいけると思います。個人的には█████の高い方に入って欲しいので、そのような方お待ちしております。
 

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