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データサイエンティスト新卒入社

お客様先のデータ分析講師として、組織全体の人材育成に貢献

データアナリティクス部

T.I

キャリアステップ
現在のしごとについて: インフラ業界の企業にて、社内のデータ分析人材の育成に従事しています。トレーニング講師として初学者向けの基礎教育を担うと同時に、実務担当者への技術支援やコンサルティングを通じて、組織全体のデータ活用能力の底上げに貢献しています。直接的な育成業務は初めての経験ですが、顧客が内容を理解してくれた時はやりがいを感じています。
学生時代に学んでいたこと・NIに決めた理由: 大学・大学院では数理統計学を専攻し、その経験を活かせる職種につきたいと考えていました。当時はSIer等を見ていましたが、開発経験を積むことができる環境が入社の決め手となりました。大学・大学院時代で学んだ確率・統計・プログラミングの知識や考え方は現在の業務に役立っていると感じています。
入社のギャップは？: あまり感じることはありませんでした。
最初の3か月のプログラミング研修では同期と一緒に大学の講義のように楽しみながら学ぶことができたと思います。案件配属後は、新人だとしてもお客様の要望にプロとして応えなけれならず、知識があっても、お客様の要望どおりに落とし込んでいくことが難しくもどかしさを感じていた部分もありました。
業務の面白さ・難しさ: 【面白さ】
データの背景にある「なぜ？」を探求し、予測精度を高めること。
人々の生活や社会活動によってデータの傾向が異なることが多いため、データの背後にある「なぜそのような傾向が出るのか？」を考え、特性を理解し反映させることで予測精度を向上させることができる点が業務の面白さです。

【難しさ】
十分な予測精度が出ない場合があること。
分析結果の基本的な要因は分かっていても、それだけでは説明できない予測のズレが生じることがあります。限りのある時間やデータの条件の下でビジネス的に十分な水準を目指して精度を上げる工夫をすることが難しくも大事なことだと思います。
NIの魅力は？: I会社の社風の部分で、「個人の裁量を尊重する自由さ」と「やるべきことはきっちりやる責任感」のバランスが取れている点が魅力的に感じています。基本的には自由な環境ですが、先輩方は皆優しく丁寧にサポートしてくださるので、安心して業務に集中できます。部内のメンバーは普段それぞれ異なる現場で業務をしていますが、コミュニケーションを取る機会があります。週に一度、案件の進捗や悩みを共有する場があり、フラットに意見交換できる風通しの良い関係性が築かれています。

部のメンバーはモチベーションが高い人が多く在籍しており、コンペティション情報を共有し合い、スキルアップを図ったりもしています。
休日の過ごし方: 家系ラーメンが好きでいろいろなラーメン屋さんに行って、お店ごとの違いを楽しんでいます。好みは、塩味と油のバランスの良い上品なスープのラーメンや、醤油強めスープと燻製されたチャーシューの取り合わせが良いラーメンです。
入社を検討している 応募者の方へのメッセージ: 分析を俯瞰できる方、既成概念にとらわれず、多様な視点からアプローチを考えることができる柔軟性のある方、「なぜ？」を突き詰める探求心がある方でデータ分析をやりたいと思っていたらぜひ応募してください！入社後色々お話しできることを楽しみにしています！