Avintonエンジニアキャリア紹介：中途採用エンジニア「Avintonでデータサイエンティストデビュー」
こんにちは！
Avintonジャパンです。
noteでは当社の事業や制度の話だけではなく、様々なバックボーンを持つAvintonエンジニアのユニークなキャリアについても紹介してまいります！
本日はその第1回！こちらのエンジニアにキャリアについてインタビューをいたしました！
ポジション：データサイエンティスト
担当PJ：大手自動車メーカーのポストセールスのためのデータ分析
まずは簡単に自己紹介をお願いします
私は2021年の12月に中途採用で弊社に入社し、翌年の2月に大手自動車メーカーのプロジェクトにアサインされました。入社直後からプロジェクトを継続しており、今年で3年目になります。前職では新卒入社で約2年半ほどWEB系エンジニアとして業務に携わっておりました。
もともとエンジニアだったのですね。どういう経緯でエンジニアになったのですか？
大学では修士課程で情報工学を専攻しており、研究では自然言語処理で通販サイトのレビューを分析するといったことをしていました。卒業後は、学生時代に学んだことを活かしたいと考え、音声認識エンジンを保有する会社に入社しました。
2年半ほどそのエンジンを利用したWebサービスの開発を行いながら、R&DとしてそれをサポートするようなAIの開発に携わり、web開発に必要なnode.jsやruby、機械学習で使用するpythonなどを学ぶことが出来ました。
そこからどういうきっかけでAvintonに入社したのですか？
前職の業務でAIと関わっていく中で面白さや有用性を感じ、今後もAIと関わるような仕事がしたいと思うようになり、AIエンジニアとして活躍するようなキャリアを求めて転職活動を始めました。
それまでの業務ではAIについては自然言語処理のみを扱っていましたが、AIの様々な分野に触れてみたいと考え、分野は限定せずに画像や顧客データなど幅広く関われそうな職場を探す中でAvintonを見つけました。自社ソリューションの技術力や、会社として希望キャリアをサポートしていることなどに魅力を感じ、ここでなら進みたい方向に合わせて仕事を選択していけると感じて応募したところ、採用していただけました。
入社直後から現在のプロジェクトを継続しているとのことですが、プロジェクトはどのように決めましたか？
まずは営業の方と面談をして、AI領域に携わりたいことを伝えたうえでプロジェクトを探していただきました。プロジェクトを探していただいている間は、Avintonアカデミーでpandasやscikit-learn、BIツールといった基本的なデータ領域について学んでいました。
ほどなくして営業からいくつかプロジェクトを紹介していただきました。プロジェクト面談までの間は学習の片手間で相手方のサービスについて調べたり、営業の方と経歴書の見直しや当日話す内容の確認を行うなどして準備を進めていましたね。その中の一つがデータ分析から予測モデルの作成まで一通り行うことができるということだったので、AIに関わることは幅広く経験したいと考えていた私には良い経験になりそうだと思い、志望しました。それが現在のプロジェクトですね。
その時点ではAIやデータサイエンスの領域は未経験ですよね？参画に当たり経験不足を指摘されたりはしませんでしたか？
はい、プロジェクトに配属される上で足りないスキルはいくつかありました。そのあたりは営業さんに助けてもらいました。アサインが2ヶ月先だったこともあり、それまでに準備をしておくということで相手方からも合意をいただきました。Avintonアカデミーにより必要な技術の学習が出来ることや社内にデータサイエンティストがいてトレーニングに協力してくださる体制があるところを営業さんがアピールしてくれて、それで信用して下さりプロジェクトに参画させていただくことが出来ました
配属から2年以上経過しましたが、現在の業務内容を教えてください
現在携わっている完成品メーカーのプロジェクトではデータサイエンティストとしてポストセールス工程を担当しています。プロジェクトとして新たな付加価値を提供するために、サービス履歴や車両の走行といったデータを活用して分析をしております。その中で私は、新しく利用し始めるデータに対応すべく、ETL(データの抽出、加工、受け渡しの処理)の設計や実装、設計に関わるデータ解析、品質確認等を行なっております。
どのような技術を使うことが多いですか？
業務では解析でも開発でもデータを抽出するところから始まるのでSQLを使うことが多いです。データを色んな方法で見たい場合などにはPythonを使ったりもしています。解析や開発がメインの業務ではありますが、プロジェクト全体の動向や現状のデータフローについて理解を深めるために、ミーティングに参加したりドキュメントを調べたりするなど、毎日それなりの時間を要しています。
もともとは未経験だったデータサイエンス領域ですが、どのようなところにやりがいを感じますか？
データ分析をする際には仮説を立てたり検証したりすることも多いのですが、このあたりは予想外の結果が出てきても何かしらの発見があるので、結構やりがいがあります。また、検証するためにプログラムを書いたりもしますが、このあたりもコーディングのシンプルな楽しさがあるので楽しみながら業務に携われています。プロジェクト参画当初は担当プロジェクトの業界についての知識は疎かった、データ分析をする中で顧客がこう利用しているのではないかという傾向が見えてくるところにも面白さを感じています。業界に関する知識があるほど分析がしやすいのは間違いありませんが、データサイエンティストは業界を跨いで楽しめる職種でもあるのかなと思います。
2年間を振り返って、学んだことや感じたことを教えてください。
プロジェクトアサイン前はAvintonアカデミーでpandasやscikit-learn、BIツールといった基本的なデータ領域について学びました。ここで学んだ知識は実務でもよく使う部分が多く、アサイン後すぐに活用することができました。1年目は既存のアルゴリズムを改善するために自動車の走行データを分析していたのですが、ここでの業務ではデータを分析したりその結果を人に説明するといった経験を積むことができました。
前職から大きな分野変更だったので難しいこともあったのではないですか？
業界知識があまりないところからプロジェクトに参画するという経験は初めてだったので、戸惑うところもあったのですが、自分からも積極的に情報を集めたりしてなんとかついていけるようになりました。この時にプロジェクトに必要なドメイン知識を得るためのノウハウについても少し学べたように思います。2年目は開発の時間が増えてきて、開発周りで身についたことがたくさんありました。データ処理ならではのフローやアーキテクチャがあり、WEBエンジニア時代には触れることがなかった技術や開発ツール、AWSサービスなどについても学ぶことができました。
データサイエンティストの実務に携わり続ける中で、感じ方が変化した部分などはありますか？
2年間データを取り扱ってきて、データを俯瞰的に見るところの面白さは変わらないなと思いました。統計や検証の結果が予想内のものでも、なんとなく経験として感じていたものが図や数字という目にみえる形で確認できることが増えてきて、そのことには嬉しさがあります。ただ、分析結果から新たな発見をするといったところは今でも難しく感じています。統計に関する知識があればある程度は改善につながるような分析結果が見せられるものだと思っていましたが、数字だけでは説明できないところも多く、ドメイン知識の重要性についても考えるようになりました。
WEBエンジニアを経験したことは活かせていますか？
まずは前職で学んだスケジュール管理やドキュメント周り(要件定義所、設計書等)のノウハウは幅広く活かすことができていると実感しています。また、現在のプロジェクトでもシステムやアプリケーションの開発を行ったりしていますが、WEBサービス開発時代に培ったバージョン管理や仮想化、クラウド周りの知識は有効に使うことができています。今後もデータ分析に付随して何かアプリやサービスを作るといった要件は出てくるものだと思っているので、これらを経験してきたことは良かったと思います。
今後の目標や学びたいことを教えてください。
データをAIに活用するといったことをやりたいです。これまでの業務では分析や開発がメインだったので、AIと大量のデータを組み合わせて何かソリューションを生み出すところにも挑戦できればと考えています。他にも、開発で勉強不足に感じた技術についてはもう少し理解を深め、その技術を使ったツールやサービスの知識を広げたいと思っています。
ここまでご覧いただきありがとうございました！
以上がWEBエンジニアからAvintonでデータサイエンティストにキャリアチェンジを果たしたAvintonメンバーのキャリアインタビューです。いかがでしたでしょうか？
実はこのデータサイエンティスト、入社してから毎年キャリアについてブログを書いてくれています。
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