経歴
【基本情報】現在30代前半。男性。都内在住。
大学・大学院時代
・理系学部に入学。勉学に熱心なタイプではなく、大学生活を過ごす
・大学院に進学するも研究活動はほどよくこなし可もなく不可もなく大学院を卒業
ソフトウェア開発会社時代
・新卒でソフトウェア開発会社に営業配属で入社
・法人営業(特にメーカーを中心)を担当
転職活動時代
・自身のキャリアを再検討
・データサイエンティストに興味を持つ
・プログラミングや統計知識を勉強しながら転職活動を実施
データ分析会社時代(現)
【転職】
・未経験でデータ分析会社に就職
【~1年目】
・データサイエンスの基礎を学習
・プログラミング・統計知識・機械学習などを中心に学習
・未経験ながら担当業務で成果創出
【1~2年半】
・最速・最年少で2~3名の小チームをまとめるリーダー職に就く
・マーケティング領域にてデータ分析担当して、意思決定を推進する役割を担う
・データサイエンティストをマネジメントする立場での業務
【2年半~現在】
・最速・最年少で10~15名の分析チームをまとめるマネージャー職に就く
・多種多様なデータサイエンティストをマネジメントしながら、大規模マーケティング業務に従事
・データサイエンティストの採用活動にも従事
なぜデータサイエンティストを目指したか?
筆者は20代前半で営業職からデータサイエンティストへのキャリアチェンジを決断して、現在に至ります。
データサイエンティストを目指すきっかけになったのは前職での営業経験から自身のキャリアについて真剣に考え始めたことが始まりです。
前職では主にソフトウェア開発を生業とした企業でした。当時の職業に対して疑念を持ち、キャリアを考え始めたのは次の2点に目を向けてからです。
- 市場全体が”モノ売り”から”コト売り”へシフト
- エンジニア職の単価の低迷
市場全体が”モノ売り”から”コト売り”へシフト
昨今の市場環境ではモノは売れなる未来が近く、モノが売れない中でコト売りに転換して売上を拡大させる戦略を図る企業が大半だと感じたことです。
ソフトウェアを営業する中で大手のメーカー企業の開発部の方々と会話する機会が多くありました。
当時はIoT/AIが流行の最盛期の中、各社が販売している製品を媒介にして、いかにデータを取得してどのようなサービスを生み出すか?という“モノ売り”から”コト売り”への転換をほぼ100%の企業が検討していました。
下記が一例です。
- プリンターメーカー:
取得したデータでどのように各社の業務を効率化できるか? - 自動車メーカー:
取得したデータでドライバーにどのように快適な体験を設計できるか? - 家電メーカー:
取得したデータでどのように快適な居住空間を実現できるか?
営業業務から得たこのような経験から、今後はデータを活用したサービスが大きな市場を作っていくことを感じ、データを専門に扱うデータサイエンティストに大きな将来性を感じました。
エンジニア職の単価の低迷
もう一つの理由がエンジニア職の単価の低迷です。在籍していた会社では製品開発だけでなく、受諾業務も引き受ける会社でした。
しかし、受諾業務には自身の会社である必然性が低く、単価つまり安さが一つの決め手になっていた印象を持ちました。なぜなら、その業務を受諾できる会社は数多く存在し、コモディディ化した市場だったからです。
エンジニアは手に職がある職業だとよく耳にしますが、身を置く領域を誤ると安く叩かれて競争力のない人材に辿り着いてしまうのだと実感しました。
上記の考えの下でデータサイエンティストのキャリアは、IoT/AIの先に来るDXの流れを感じ、市場全体に十分な広がりがある将来性の高いキャリアであるという結論に至りました。
そして、それはデータサイエンティストになって数年大きく外れていないと実感しております。
上記の2つの理由により、筆者はデータサイエンティストを目指して今に至ります。