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何者なのか。

僕は2018年に製薬企業からサイバーエージェント人事へ転職をしました。
この会社で人事というと、色々と意識の高い印象を持つのかもしれません。ただ、僕はなんというか、あの温度感とは違うような、そんな不思議なサイバーエージェントのAI事業本部という場所で人事部に所属しています。

まず、色々と書く前に自分がどんな経歴を持った何者で、何に興味を持っていて、どんなnoteを書くつもりなのかを書いておこうと思います。
急にnoteを書こうと考えたのは備忘録や考えの整理、同じキャリアの人の一助になればという想いです。

2016年から2018年 製薬企業

ドラッグストアで登録販売者として従事した経験が楽しかった僕は、大手製薬企業の研究職内定を蹴って、2016年4月にアストラゼネカという製薬企業に新卒MRとして入社しました。
読まれている方々からすると、聞いた事のない企業だと思いますし、実際に自分も就活で企業研究をするまでは良く知りませんでした。

その理由はこの企業が医療用医薬品を取り扱っているという性質によるものだと思います。どんな薬を取り扱っていたかは後述しますが、国内のルールとして医療用医薬品のCMなどは禁止(※)されているので、一般の方に企業名が映る事はないのです。

※(OTC医薬品を扱っている一部の企業はOTC医薬品のCMが許可されており、企業名を知っている事もあるかもしれません。武田薬品は良い例だと思います。ただ、その場合でも武田薬品の医療用医薬品名はご存知ないのではないでしょうか?タケキャブ、タケプロン、エンティビオ等)

そんなアストラゼネカで、僕は以下の業務に携わりました。
 ・医師または薬剤師への担当医薬品についての情報提供
   - 胃酸分泌抑制薬
   - ICS / LABA
   - SGLT2阻害薬
   - HMG-CoA還元酵素阻害剤
 ・患者様指導の資材等
 ・副作用情報などの収集
 ・自己学習としての論文調査

主たる業務として、プライマリー領域(※)の薬品を担当していた私は、患者様のQOLに大きく関われる事、医師に納得して頂ける情報提供を行い、信頼関係を積む事に仕事の楽しさを見出していました。
また、最新の論文情報を触れる事の出来る環境だったので、提供の制限はありましたが充実感を感じていました。

※ プライマリー領域とは、一般に生活習慣病などをイメージしてもらえると良いかと思います。定義は色々と移り変わっていますが、糖尿病や喘息、高脂血症などの疾患が含まれます。

2018年 転職を考え始める

2018年に入るか入らないかくらいから、転職を考えるようになりました。

小さいエリアながらも、業績が西日本1位になったり、チームの全国1位に少なからず貢献できたりと非常に充実はしていました。
なのに転職を考え始めた理由は、MR(医薬品情報提供者)なら共感してもらいやすいと思うのですが、この職種の将来性です。

自分はPCやいわゆるAIに明るい方ではなかったのですが、営業職は無くなると言われる風潮も強く、特に医薬品情報提供者の働き方はテクノロジーの波を受けそうだなと考えていました。
社内キャリアパスについても、アストラゼネカは特殊で、いわゆる内勤と呼ばれる人たちの約70%近くが社外から来ており、生え抜きと呼ばれる人たちは30%にも満たないという現状でした。しかも年齢はほとんど30代中盤以降。。。
自分が30代中盤を超えて、営業しか経験せずに、MRの人数が減り、社内の椅子が少なく、別業界に行かねばならなくなった時、自分は魅力的な人材ではなくなっている事は容易に想像できました。

これらが転職を決意した理由になります。

2018年 サイバーエージェントの人事と出会う

いま振り返っても運命に近い出会いだったと思います。
それは、会社に対してではなく、面接を担当してくれた人事の人とでした。

急ぎではないが視野を広げようと始めた転職活動の序盤に、サイバーエージェントという会社に出会いました。はじめは読者の方々と同じく何をやっている会社なのかよく分からず、よく社員が踊りを踊っている、いわゆる陽キャの多い、職場は学校じゃねぇような会社、そんなイメージでした。

ただ、その求人内容には印象と大きく異なる内容が記載されていました。

研究者を採用するポジションになります。論文や学会からのインプットを行い、専門領域の方々と話が出来るレベルのアウトプットを求めます。

正直、論文を読むことが、インプットする事が業務に含まれる職種は限られていると考えていたので、すぐに応募を決意しました。面談で何か情報を得る事ができたら良いかと、それくらいの温度感だった気がします。

面談の中で、今の業務でどれほどインプットを行っているのか、興味関心はどこにあるのか、色々と聞かれました。
それまで、面談をいくつか行いましたが、勉強する事が業務の何に繋がる?それって意味あるの?に近い事が聞かれる中で、ここまで前向きにインプットを捉えて貰えたのは新鮮な思いでした。

営業ながら領域問わずインプットする事が好きだった僕は、1次選考を通過し、役員面接、そして正式にCA人事の研究者採用担当として転職する事になりました。
(この辺りの話は、長くなるので割愛します。もし機会があればいつか。)

2018年~ サイバーエージェントの研究者採用担当

担当する領域はComputer Graphics、Computer Vision。
これまで医薬品や生物系、有機化学系の勉強を主としていた私は、とにかく平日土日昼夜問わずインプットを行いました。
論文のConclusionが生物系と違う事に戸惑いを抱きながらも論文を読み進め、少しずつ用語が理解でき始めた時に事件が2つの事件が起こりました。

1.採用が全社でストップする。
2.それを受けて、僕を採用した先輩のうち1人が転職する。

1については、採用しすぎたから全社でいったん止めて、トレーニングに時間を使おうぜ。的な意味合いでした。ただ、採用をミッションに入社した僕のモチベーションというか、動揺が凄かったのを今でも覚えています。

ただ、何よりもきつかったのは2かもしれません。
素直に寂しかったのはありますが、それよりも勉強をしっかり進める人間が少なくなった事もあり、上司からの風当たりが結構厳しかった事を覚えています。ああ、あの先輩はやっぱり働きやすい環境を作って下さってたんだと、実感しました。

そこから採用が少しずつ動き出すまでは、なぜ人事がプログラミングまで勉強するのか、他にやる事あるんじゃないか、と上司とのあまり理解しあえない期間が続きました。(今になって上司の人柄を鑑みると悪意は無かったんだろうなと思います。聞き方の問題?自分が卑屈に受け止めていた?)
ただ、その一方で興味を持ってしまい勉強を止められない自分がいたので業務時間外でとにかくインプットを続けていきました。

今では、何とか勉強をしつつ、研究者の方々と情報交換をして(教えてもらう事ばかりですが)、アカデミックという選択肢以外に研究者の活躍機会があるのだという事を紹介し続けています。
昨今の流れから、データ分析コンペを実施したり、僕の採用面談をして下さったもう1人の先輩に教えて頂きながら広報的な記事の作成、メディアの運用等を行ったりしています。
苦しくはありましたが、今はあの時期に勉強を中断しなくて良かったと本気で思っていますし、今後も続けていきたいと考えています。

どんな事に興味を持っているのか

以上を踏まえて、僕の興味対象は以下にあります。
 ・医薬品(特に代謝、循環器、呼吸器、消化器)
 ・医療業界動向(治療法、企業情報)
 ・Computer Graphics、Computer Vision 
 ・自然言語処理
 ・強化学習
 ・データ分析
 ・素人がプログラミングをやってみる事

どんなnoteにするのか

それを踏まえて、noteは学んだことや、気付きなどを備忘録のように残していきたいと思います。
自分と同じように別の領域からコンピュータサイエンスの領域に触れようとしている人や、製薬業界にいる人、プログラミング初心者の方のお役に立てれば幸いです。

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製薬企業アストラゼネカに入社後、サイバーエージェント人事に転職。研究者の採用と採用広報業務を担当。チームでは機械学習エンジニアやデータサイエンティスト採用にも関わる。コンピュータサイエンスの勉強を進める中で、関心は医薬品だけでなく機械学習やプログラミング、データ分析にも広がった。
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