前職ではどんな仕事をされていましたか？

将来的にデータサイエンティストとして大成するために、様々な業界のビジネス課題を解決する経験を積みたく、コンサルティング会社でコンサルタントとして働いていました。主にデータ利活用にまつわる新規事業の立ち上げ支援に関与し、ビジネスの現場で粘り強く・泥臭く課題に取り組む経験を積むことができました。

より具体的には、新規事業立ち上げに伴うオペレーション構築やシステム導入支援、海外子会社や官公庁といった内外のステークホルダーとの折衝等、広範な領域でクライアントを支援していました。

ROXで働こうと思ったきっかけはなんですか？

前職はコンサルタントとしての総合力を鍛えるためにはうってつけの環境でしたが、一番の関心事であるデータサイエンス領域のプロジェクトに中々関与できないという課題がありました。

日進月歩で技術が進展するデータサイエンス領域に本業で関与できていない状況に危機感を覚え、空き時間や休日といった限られた時間であっても接点を持ち続けようと考え始めたことがきっかけです。

中でもROXで働くことを選んだ理由はいくつかありますが、特に平日の細切れの時間や休日でも勤務可能な柔軟性とデータサイエンティストとしての幅を広げるような案件の豊富さは他にない魅力でした。

ROXではどんな仕事をしていますか？

主にAI受託開発を担当していました。クライアントから課題感とデータをいただき、解くべき問題を自身で定式化したうえで、カスタマイズしたソリューションを提供しています。

例えば、とあるクライアントはコロナ禍において来場者数を抑制する施策を打ちましたが、どの程度効果があったのかわからないという課題感を持っていました。そこで、因果推論のフレームワークに基づき、施策を打つ前と後の来場者数を比較し、施策の抑制効果を定量的に推定しました。その結果、施策の評価にとどまらず、より大きな効果をもたらすためのアクションについての示唆も提供することができました。

AI受託開発は単発での利益は決して大きくありませんが、クライアントにROXの技術力を見せ、AIプロダクトやAI研修といった他のサービス群への呼び水となることも多いため、責任感もって取り組んでいます。

ROXでの仕事について、向き合う仕事・案件に対しての面白さや難しさなどがありましたら教えてください。

データサイエンティストやエンジニアにとってやりがいある仕事ができる点が特徴だと考えます。予測や分類といった典型的な機械／深層学習案件に加え、自然言語処理や画像解析、あるいは計量経済学・数理統計学的なアプローチで取り組む案件など幅広く、分析や開発能力の底上げができる環境だと思います。

特に最近はBSMOグループに加入したこともあり、案件の質・量がますます向上し、非常に楽しく仕事をさせていただいております。

ご転職おめでとうございます！転職活動においてROXの経験が役に立ったということがありましたら教えてください。

転職先は同業他社であるものの、AI／アドバンスドアナリティクスに特化するとともに、コンサルタントとしての素養も求められる職場です。ROXでの経験によって、前職では関与が薄かったデータサイエンティストとしての実務能力を鍛え上げることができたのは非常に良かったです。

選考の一環でコード試験を課されたのですが、自身の得点が同時期の候補者の中で際立って高かったという話を後で聞きました。その後のケース面接においても、AI受託開発で培った課題の特定・定式化、および適切なアルゴリズムの選択といった経験を存分に活かして回答することができました。おそらく、本業だけでは今回のオファーに繋がらなかったため、改めてROXで働けてよかったと思います。

ROXの仕事と本業の勤務、どのように両立していますか？

土日祝祭日に3～5時間。平日に空き時間があれば1時間程度勤務しています。