エムスリーにて、新卒データサイエンティストは半年間でどんな仕事をしたのか
こんにちは。エムスリーデータ分析グループのTです。
今回は「エムスリーの新卒データサイエンティストの働き方」についてご紹介します。
私がエムスリーに新卒入社して約半年が経ち、この間データ分析グループでの業務を複数経験しました。
入社して月日が経った今、就職活動の終盤を振り返ると、入社後の具体的な業務や働き方がイメージできなかった会社が多く、いざ就職先を選ぶ際に非常に悩んだのをよく覚えています。また、私個人の経験からではありますが、説明会やインターンでの学生の質問コーナーでは、以下2つの質問をする学生が多かった印象があります。
入社後はどのような業務／働き方をするのか
入社してから感じたギャップはあるか
そこで今回は、就職活動を経て実際に半年間働いた私の実体験をベースに、エムスリーの新卒データサイエンティストについて「入社前と入社後のギャップ」「現在の働き方」の2点についてお話しできればと思います。
入社前のイメージと入社後の実際の仕事
入社前に私が想像していた仕事のイメージと入社後の実際の仕事のギャップについて、「業務内容」と「働き方」の大きく2つの視点からお話しできればと思います。
業務内容
入社前は、主にインターンで体験した業務をイメージしていました。具体的には、マーケティング施策の効果を定量的に検証したり、ウェブサイトのレコメンドロジックの改良・テスト等です。
入社後、私は大きく3つの業務を担当しています。
1つ目は製薬企業のマーケティング支援業務です。ここでは製薬企業にとって最適なプロモーションチャネルやコンテンツを策定するための分析や、インターンで経験した施策の効果検証などを経験しました。この点はイメージとの大きなギャップはありませんでした。
2つ目は治療薬のマーケティング分析です。こちらは「今期実施する施策の決定」から「施策効果の検証」まで一気通貫で分析サポートを行います。そのため、1つ目に記載した業務と比較して、半年から一年の長期的なプロジェクトとなり、製薬企業様とディスカッションできる機会も多くあります。入社前は社内でのみ分析を担当すると考えていたため、この点は大きなギャップではありましたが、製薬企業様との距離の近さやスピード感のある働き方を一年目から経験することができ、私にとっては非常に良いギャップでした。
3つ目は受注の獲得に向けたツールの検討・開発です。エムスリーでは、多種多様なサービスが存在しており、それらを使ってもらうために、データ分析グループではデータからそのサービスのメリット・効果を定量的に示すツールを開発しています。サービスが多様であるがゆえに検討できる範囲が非常に広く、想像していたよりも広く多様なサービス・業務に関わることができています。
働き方
働き方についてもインターンでの経験から、入社前には大きく2つのイメージを持っていました。1つ目はマイクロマネジメントが少なく、納期までの作業手順・進捗管理等を一人一人が行っていること。また、分析業務ということもあり、インターンでのお題同様に分析で示したいことや道筋がある程度クリアになっているイメージも持っていました。
入社後実際に業務を経験してみて、納期までのスケジュール管理に加えて、「どの仕事を受けるのか」といった仕事の優先順位づけもメンバーが主体的に行っていました。もちろん入社したばかりのメンバーは、個人で考えたスケジュールや優先順位をメンターに確認してもらう機会がありますが、入社前のイメージ通り、まず自分で考えて主体的に動ける環境が整っていると感じています。
一方で分析業務の進め方についてはイメージと大きく異なりました。分析業務はビジネスサイドのメンバーから依頼を受けることが多いのですが、目的・アウトプットが明確になっているお題は少なく、手を動かして分析するだけで完結する業務はありません。どんなアウトプットが出れば目的を達成できるのか、そもそも目的は適切かどうか等、手を動かす前の「考える仕事」が多いです。
現在の一日の働き方
ここからは私の具体的な一日の働き方についてご紹介できればと思います。私は午前と午後で抽象的ですがざっくりやることを分けており、午前午後それぞれについて順番に説明できればと思います。
午前中は新規タスクやまだ手をつけていないタスクの分析設計を行います。データ分析グループでは複数の仕事が同時期に発生することが多いため、先述した通りそれぞれのタスクに優先順位を付けて取り組みます。タスクは大まかに、「ゴールとそこまでの道筋が明確なもの」と「そうでないもの」の2種類があり、午前中は特に後者について方針を考える時間を取っています。具体的には、「分析の目的」、「何をアウトプットとして出せば良いのか」、「どうやるのか」等を明確にします。上記がある程度明確になったら、今度はメンターやメンバーにその方針を示し、大きな問題がないかどうかを確認した後、作業として手を動かせる粒度までタスクを細かく分解しておきます。また、分析結果からの示唆出しも午前中に考えることが多いです。
午後はMTGと、午前中に細かく分解した作業を実施します。人にもよりますが、私の場合は午後にMTGが入りやすいため、比較的長時間考える必要がある仕事は午前に行い、午後はMTGの合間合間で短時間で完結する作業に取り組んでいます。
ここまで抽象的な話になってしまいましたが、実際の一日の仕事の例としては、午前中に効果検証や数値シミュレーション等の分析設計、分析結果からの示唆出し等を主に行い、午後はMTG、コーディングや分析結果の資料化などを行う、といった感じです。
以上が私の大まかな一日の働き方になります。ちなみに、ここまでご紹介した働き方は、データ分析グループの新入社員研修で教わった内容を参考にしています。入社前、研修はあまりなさそうと思っていましたが、実際は具体的な議事録・資料作成・開発のお作法から、抽象的な働き方のススメまで、幅広い内容の研修が用意されています。また、データ分析グループのメンバーは皆多様なバックグラウンドを持っており、日々業務をともにする中で、研修以外でも働き方を改善・工夫する気づきが得られています。この点も入社前には想像してなかった良いギャップでした。
さいごに
ここまで読んでいただきありがとうございました！
エムスリーの新卒データサイエンティストとしての働き方について、本記事を読んで、少しでも具体的なイメージがつかめていただければ幸いです。また、エムスリーのデータサイエンティストとして働くことに興味を持ってもらえたら嬉しいです！
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