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データとビジネスと
社会を、つなげる

データとビジネスと社会を、つなげる

ALBERTはビジネスに実装されるAIを開発しています。
最先端の技術を持つプロフェッショナル集団で、
共にビジネスの変革に挑戦しませんか。

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事業紹介ALBERT は何をしている会社か?

ALBERTはあらゆるビジネス課題に対し、業界、企業、部門、分析手法、
分析対象にとらわれることなく最適な分析ソリューションを提供します。

産業に実装されるAI開発のパートナー

高度な分析力×独自ソリューションで
データの価値を創造する

高度な分析力×独自ソリューションでデータの価値を創造する
- ロボットのAI化による業務効率化
- 細胞の分類自動化
- 旅行者の行動パターン分析・可視化
- 店舗の契約手続き数の予測
- 社内問い合わせチャットボット
- 子育て支援チャットボット
- 仕入れの発注量を判断する需給予測モデル etc...

データサイエンティストとは?ALBERT が求める人材

3つの力で課題解決を実現する

データサイエンティストとは、一般的には「データ分析でビジネスの意思決定をサポートする人材」と定義されますが、
ALBERTでは「ビジネス力・データサイエンス力・エンジニアリング力を用いることでビジネスの
課題解決まで実現するプロフェッショナル」と定義しています。

「ビジネス」力

課題背景を理解したうえで、
ビジネス課題を整理し解決する力

「データサイエンス」力

情報処理・人工知能・統計学などの
情報科学系の知恵を理解し使う力

「エンジニアリング」力

データサイエンスを意味ある形に
使えるように実装・運用できる力

ALBERTで働くデータサイエンティストは、データ分析を主とする「データアナリスト」とデータ分析に関わる
システム開発を主とする「データエンジニア」の2職種に分かれます。どちらの職種においても「ビジネス力」
「データサイエンス力」「エンジニア力」を活用してビジネス課題を解決することが重要な任務となっています。

ALBERTで働く魅力どんな経験ができるのか?

ALBERTで働く魅力

分析対象とする業界、データの多様性

当社が注力産業と位置付ける自動車、製造、金融、通信、流通・インフラをはじめ、医療や自治体等、
一つの事業会社では経験できないような多産業のプロジェクトに関わることができます。

また、それぞれの企業が保有するデータを業界を超えて結び付け、これまでにない新たな価値を創造する
AIネットワーク化社会に向けた「AI」と「データ」のシェアリングを推進しています。

高度な分析プロジェクトへの参加

当社の高い技術力が評価され、トヨタ自動車株式会社、東京海上日動火災保険株式会社、KDDI株式会社、
株式会社三井住友フィナンシャルグループ等、各産業のリーディングカンパニーにパートナーとして選ばれています。

社会的な意義や影響力の大きなプロジェクトにも携われ、経験を積むことができるのはALBERTならではです。

取引実績の一例をご紹介していますので、下記よりご覧ください。

ALBERTの取引実績

200名を超えるデータサイエンティストによる知見共有

データサイエンティストは、社内勉強会や案件共有会等が推奨されており、頻繁に実施されています。
統計学や金融工学、宇宙物理学、心理学等、文理問わず様々な領域で高度な研究を行ってきた専門家が集まり、
知識・技術ノウハウから最新の業界動向・実際の案件共有等、入社してからも成長できる環境が整っています。

充実の新卒技術研修

経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」に認定された自社講座を基に、
データサイエンス領域を網羅するカリキュラムを用意しています。
ALBERTの最前線で活躍する現役データサイエンティストが講師を務め、皆さんがデータサイエンティスト
としてファーストキャリアを歩むための基礎となる内容を丁寧に指導します。

技術研修1

経済産業省に認定された、
ノウハウが詰まっている自社講座がベース

技術研修2

現役データサイエンティストがデータ分析の
最先端技術動向を加味して考案

技術研修3

実際の分析案件に基づく実践的な演習問題、
OJTを盛り込んだ即戦力プログラム

研修内容(例)

- 分析入門
- Python入門
- SQL入門
- データの前処理と可視化
- クラスター分析
- 時系列分析
- 機械学習
- 分析実習

新卒研修の詳細および研修の様子(今年の体験談ブログ)は、以下からご覧ください。

社員の声ALBERT 新卒社員が語る

ALBERTのデータサイエンティストに、在学中の研究内容や業務のことなどをインタビューしました。

社員の声01
2019年
4月入社
データ
アナリスト

異なる分野間で知見を共有、
活用できることがALBERTの強み。

MORE
社員の声02
2019年
4月入社
データ
アナリスト

切磋琢磨しながらデータサイエンティスト
として社会に貢献したい。

MORE
社員の声03
2019年
4月入社
データ
アナリスト

クライアントの事業規模が大きいのでデータ分析によって
貢献できるインパクトが大きいのがやりがい。

MORE
社員の声04
2019年
4月入社
データ
アナリスト

仕事に対してフェアに評価してもらえる
環境・社風が自分にマッチすると感じた。

MORE
社員の声05
2019年
4月入社
データ
アナリスト

幅広い分野のプロジェクトに携われるので、チャレンジ
できる機会も多く自身の成長が感じられる。

MORE

DATA数値で見る ALBERT

ALBERTがどういった会社なのか、各種データでご紹介します。 ※すべて正社員データで作成

社員年齢構成比

若手20代、働き盛りの30代の社員が多く働いています

社員年齢構成比

社員月平均残業時間

15h(2019年月平均残業時間)

社員有給休暇取得率

63%(2019年有給休暇取得率)

データサイエンティスト出身分野

ALBERTでは様々なバックグラウンドを持ったデータサイエンティストがいます

文系・理系割合

文系・理系割合 学部比率

データサイエンティスト最終学歴

博士・修士の学位取得者が60%以上と、数多く在籍しています

データサイエンティスト最終学歴

CULTUREALBERTの企業文化

MISSION

創業 15 周年を迎え、ALBERTは「データサイエンスで未来をつむぐ」という新たな MISSION を策定しました。
新しい MISSION のもと、より良いサービスを提供できるよう、未来のデータの価値共創のため、
新たに先進技術開発の専門チーム発足やデータサイエンティスト育成支援事業の提携先以外への提供開始、
当社戦略パートナーとの関係深化による共同プロダクト開発の促進などに着手しています。

MISSION
データサイエンスで 未来をつむぐ
We are the CATALYST.

ALBERTは、データサイエンスで世界をつなぎ、より良い未来のために新たな価値を共創します。

MISSIONについての詳細は下記からご覧ください。

MISSIONについて

社内勉強会

ALBERTでは教育に力を入れており、毎週、エンジニア、アナリストの勉強会を実施しています。
部署内での技術向上を目的とした勉強会や、部署を横断しての情報共有会等も盛んに行なわれており、
社員は最新技術のキャッチアップのため積極的に勉強会に参加しています。
また、業務時間内での勉強会の開催及び参加が認められていますので、勉強会には業務の一環としての側面もあります。
1人ひとりが学び、成長する文化が根付いています。

テーマ(例)

- Uncertainty in Deep Learning
- 強化学習の理論と実装(DQN等)
- トピックモデルの理論と実装(Stan、MCMC)
- 時系列解析の理論と実装(動的線形モデル、状態空間モデル)
- クラウドサービスの活用方法
- 機械学習の理論と実装

福利厚生・社内制度

従業員が健康で快適に働けるよう、様々な支援を行っています。

福利厚生・社内制度例

図書購入制度/インフルエンザ予防接種補助制度/懇親会補助制度/クラブ活動補助制度
/従業員持ち株会/国内外カンファレンスへの参加サポート/有識者を招いた勉強会の実施
/クラウド利用のサポート/ラウンジでの軽食提供/関東 IT ソフトウェア健康保険組合
/慶弔金の支給/業務使用のPC・ソフト等の選択制/統計検定の受験を支援/社員紹介制度
etc...

福利厚生・社内制度についての詳細は、以下からご覧ください。

福利厚生・社内制度

FAQよくある質問

Q

応募方法について教えてください。

A

ご応募はALBERT2022年新卒応募ページで受け付けております。新卒応募ページへ→

Q

応募の際に必要な書類は何ですか?

A

ご応募の際には、履歴書(和文、写真貼付)を添付ください。

Q

応募条件に年齢制限を設けていますか? また、既卒ですが応募は可能ですか?

A

新卒採用では、既卒でキャリアのある方の応募も歓迎しております。ただし、採用条件は新卒募集に準じます。
また、年齢制限も設けておりませんので、募集要項を満たす方はどなたでもご応募いただけます。 ※採用条件、募集要項については、新卒応募ページにてご確認ください。

Q

海外からの留学生(外国籍)ですが、応募可能ですか。

A

可能です。国籍を問わず、同一の採用選考を行っております。スケジュール(4月入社※)もすべて同じです。 ※海外からの応募者の方については、4月入社前に長期アルバイトでの受け入れもご相談可能です。
※採用条件、募集要項については、新卒応募ページにてご確認ください。

Q

どのような服装で仕事をするのでしょうか?

A

TPOに合わせて各自自由な服装にて勤務しております。
会社説明会や面接にお越しの際も、自由な服装でお越しください。

Q

新しい生活様式が普及しているなかで、現在はどのような働き方をしていますか?

A

もともとフレックスタイムを導入していましたが、新型コロナウイルスの感染リスクを避けるため、
現在は社員のリモートワークを推奨しています。また、出社が必要な場合には時差通勤を励行しています。

MESSAGE採用担当者からメッセージ

採用担当者からのメッセージ

皆さんに納得してご入社頂けるよう、私たちも型にはまることなく
様々な選考方法で柔軟に対応したいと考えています。

少しでも興味を持ってもらえたら、まずは会社説明会へ足を運んでみてください。
共に切磋琢磨できる熱意のある仲間と出会えることを楽しみにしています。

×
2018年
4月入社
データ
アナリスト
社員の声01

【1】大学で学んでいたことについて教えてください。

 応用数学を専攻していました。私が所属していた現象数理学科では、数学を用いて現象を解明することを目指し、 解析学や統計学に関するカリキュラムがありました。具体的には微分方程式を用いた数理モデルとそのシミュレーション、 数理生物学や物理数学、数理統計学やベイズ統計、機械学習などについて勉強していました。研究室では「雨量レーダーを用いた深層学習による降雨量予測」に取り組んでいました。

【2】ALBERTへの志望理由はなんですか?

長期アルバイトとして業務に携わっており、社会人として働く姿が想像しやすかったからです。アルバイトでは実プロジェクトに関わり、分析手法の精度検証や、 説明資料の作成等を通して、データ分析に関する知見を広めることができました。さらに、質問に対して的確なアドバイスをもらったりなど、 優秀な社員が多い環境で専門的なデータ分析スキルを持つデータサイエンティストデータサイエンティストとして成長したいと思い、弊社を志望しました。

また多くの業界のデータに向き合うことで様々な形式のデータや分析に触れられる点が良いと思いました。幅広く経験を積めるというのもありますが、異なる分野間で知見を共有、活用できることは、弊社ならではの強みだと考えます。

社員の声01

【3】入社前と入社後の印象を教えてください。

正社員になる前は週2、3日勤務だったので同じプロジェクトに携わっている社員との関わりがほとんどで、プロジェクトや部署を超えた人の関わりがあまりないと思っていました。また、分析とレポートの作成がデータサイエンティストの主な業務という印象でした。しかし、入社後は、同じプロジェクト内の人だけでなく、同期や先輩社員との交流が多く、プロジェクトやその分析に関してもよく相談をしています。デスク付近やラウンジで気軽に話ができる雰囲気です。また業務に関しては、クライアントやチーム内で認識を合わせ、それに応じて分析タスクの方針を決めるのが大変で難しいところです。入社前から少し思っていましたが、予想以上にクライアントやプロジェクトメンバーとのコミュニケーションには時間や労力が必要だと実感しました。

【4】現在はどんな仕事をしていますか?

動画内の物体を検出、追跡するアルゴリズムの開発やその精度向上に関する業務を行っています。具体的には動画に映る対象の位置情報などを推定するために、物体追跡や深度推定などの技術を活用したり、推定が難しい箇所に対して対策を考えて改良したりしています。

社員の声01

【5】これから新しく身につけたい技術や今後の目標を教えてください。

引き続き、分析やコーディングに関するスキルを磨きたいと考えています。それに加えて、これからはクライアントの課題や要望を解決するため、具体的な分析方針やタスクに落とし込む技術を磨きたいと思っています。分析に詳しいだけでなくデータの特性やドメイン知識の深い理解、チームメンバーとのコミュニケーションで現状を把握し対策を考える能力が必要で、プロジェクトを進める上で重要なスキルだと考えるからです。

【6】プライベート(休日)はどのように過ごしていますか?

ランニングや筋トレ、参考書や小説を読んだりしています。最近はできていませんがたまに登山もします。獺祭という日本酒が好きで、飲みながらゆったりと過ごすこともあります。

【7】ALBERTへ応募を考えている方へメッセージをお願いします

是非みなさんのご応募お待ちしています。説明会や選考面接を受けていただければ、弊社の取り組みや働く様子について知っていただけると思います。時間がある方はインターンやアルバイトに参加することを強くお勧めします。

社員の声01
×
2019年
4月入社
データ
アナリスト
社員の声02

【1】大学で学んでいたことについて教えてください。

大学院時代は海洋物理学を専攻し、地球温暖化に伴う海面上昇および湧昇流の将来変化のメカニズム解明をテーマに扱っていました。 データ分析手法としは、主に複数の気候モデルから出力された時系列データを、回帰分析や主成分分析等を用いて解析しました。

【2】ALBERTへの志望理由はなんですか?

研究活動を通じてデータ分析に興味をもち、それを生業にできそうな企業を探していたところ、データサイエンティスト志望の学生を対象としたイベントで ALBERTの社員と出会いました。私の研究内容を真摯に聞いてくださったこと、また質疑で感じた社員のレベルの高さから、 そのような人々に囲まれた環境で切磋琢磨しながらデータサイエンティストデータサイエンティストとして社会に貢献したいと思ったためです。

社員の声02

【3】現在はどんな仕事をしていますか?

交通事故およびヒヤリハット(交通事故寸前)動画から得られる情報が、自動運転における事故防止システムの開発並びに性能改善に寄与出来る可能性があるかを検証しています。 具体的には、公開されている交通事故に関する統計データ等はヒヤリハットに関する情報を得る事は原則として出来ないため、 上記動画より得られる情報の収集と比較を行う事により、事故に至らずヒヤリハットとなった要因の検証、取得の可否の調査等を実施しています。

【4】仕事でのやりがいや楽しみを教えてください。

自分の出した結果に対して、クライアントから良い反応があると素直に嬉しいです。 また、複数人が一つのプロジェクトに携わる際のタスク管理の仕方やクライアントに提示する資料のまとめ方、コーディング作法など知らないことばかりだったので、 ひとつひとつ先輩社員に教えてもらいながら経験値を積めている点にやりがいと自分の成長を感じます。

【5】データサイエンティストとして大切にしていることは?

データ分析の初期に、データの特徴をきちんと調査し、データの中身を正しく把握すること、分析から得られた結果に誠実であることです。 それに加えて、最近プロジェクトに関わることで、クライアントの真の要求(クライアントが言語化しきれていないもの)に考えを巡らせ、それをくみ取る努力が大切である、ということもひしひしと感じています。

【6】これから新しく身につけたい技術や今後の目標を教えてください。

現時点では基礎集計がメインでまだ機械学習に携われていないので、まずはアナリティクス能力を磨いて、 データサイエンティストとして独り立ちできる実力をつけなければと思っています。

【7】ALBERTへ応募を考えている方へメッセージをお願いします

ALBERTで働きはじめて半年がたち、業務で悩みを抱えることも増えてきましたが、そうした悩みを気軽に相談できる同期や先輩がすぐそばにいることがとても心強く、またありがたいなと思っています。ALBERTの社員は、みな能力が高いだけでなく穏やかで話しやすい雰囲気を持っています。レベルの高い環境でデータサイエンティストとして成長できることももちろんですが、社内の居心地の良さもALBERTの魅力のひとつだと思います。

社員の声02
×
2019年
4月入社
データ
アナリスト
社員の声03

【1】大学で学んでいたことについて教えてください。

大学では経済学を専攻していました。修士論文ではマクロ経済動学モデルを用いて、 土地価格の変化が家計の行動に与える影響についてのシミュレーションを行いました。

【2】ALBERTへの志望理由はなんですか?

大学で計量経済学を勉強しデータ解析に興味を持ちました。大学院進学後はデータ解析の仕事に就けたらいいなとぼんやりと考えており、 アドテク系の会社や広告代理店のデータ分析業務のインターンに参加していました。 ALBERTを志望したのは、様々な業種のクライアントがいて色々な経験が積めると考えたからです。 データ分析と一言でいっても、クライアントの業種や抱える課題によって必要となるアプローチは全く異なってきます。 多種多様なドメインで仕事ができる環境はとても魅力的だと考え志望しました。

【3】現在はどんな仕事をしていますか?

現在はクライアントに常駐して分析業務を行っています。具体的には通信会社の顧客データを用いてWebマーケティング関連の分析を担当しています。 事業規模が大きいのでデータ分析によって貢献できるインパクトが大きいのがやりがいです。 また常駐先ではコンサルタントの方と仕事することが多いのですが、プロジェクトの進め方やクライアントへの提案の仕方など学ぶことが多いです。

社員の声03

【4】仕事でのやりがいや楽しみを教えてください。

プロジェクトごとにまったく異なる領域にアサインされることがあるので、日々新しいことを学ぶことができて楽しいです。 入社してからこれまでに三件のプロジェクトにアサインされましたが、それぞれ全く異なる領域だったので多くの学びがありました。

【5】これから新しく身につけたい技術や今後の目標を教えてください。

まずはよく使われる分析手法をきちんと身に付けたいと考えています。 内定後の長期インターンでは、画像データをもとにディープラーニングを用いたプロジェクトにアサインされることが多かったのですが、今後は領域の異なる統計モデリングの知識を身に付けたいです。 長期的な視点では、プロジェクトのマネジメントについても勉強したいと思っています。

社員の声03

【6】プライベート(休日)はどのように過ごしていますか?

大学時代の友人とバスケットボールをしたり、飲みにいったりすることが多いです。また統計学やプログラミングの知識が同僚に比べて不足しているので、キャッチアップできるように少しずつ勉強しています。

【7】ALBERTへ応募を考えている方へメッセージをお願いします

大学で統計学や機械学習を専門的に研究していなくても、研究で統計学や機械学習を使っており、データを活用することに興味があるという人は、積極的に応募してほしいと考えています。 ALBERTではたくさんの勉強会が開催されており、入社後も意欲があれば必要な知識を勉強する機会はいくらでもあります。 また、これからはデータ分析+αができる人材が求められるようになると予想しています。大学でデータ解析と直接関係ないことを研究していたことが、将来どこかで強みになる、ということが増えていくと思います。

社員の声03
×
2019年
4月入社
データ
アナリスト
社員の声04

【1】大学で学んでいたことについて教えてください。

大学ではHCI (Human-Computer Interaction) の研究をしていました。HCIとは人間とコンピュータの接点をデザインする研究領域で、 情報科学、人間工学、心理学...等複数の領域をまたぎながら研究を行うのが特徴です。研究の中では必要な装置を作るためにプログラミングを行ったり、実験で得られたデータを統計的な手法を用いて分析したりしていました。

【2】ALBERTへの志望理由はなんですか?

インターンに参加したのがきっかけです。元々データサイエンスの分野に興味があり、会社の規模や業務形態の軸で比較をしていました。 ALBERTのインターンは実際の業 務に近い内容を体験でき、受託開発の面白さを感じられました。また、インターンの中で社風が自分にマッチすると感じたのも理由の一つです。

【3】現在はどんな仕事をしていますか?

インフラ系のお客様の異常予測の案件に携わっています。「基礎集計 → システム化を見据えた要件定義 → モデル構築 → テスト」という一連の流れを体感することができており、慣れないことが多く大変ですが、勉強になっています。データサイエンスと聞くと、モデル構築の部分が注目されがちですが、モデル構築以外の部分も非常に大切であることを実感しています。お客様から受け取ったデータの理解や前処理はもちろんのこと、モデルの結果の再現性の確保なども重要です。また、実データに対して、既存のソフトウェアライブラリがそのまま使用できないことも多く、自分で理論を理解し、自力で実装するだけの力が必要不可欠であることを実感しています。

社員の声04

【4】在学中の研究内容が現在の業務に活かされていると思うことは?

研究内容が直接業務に活かされていることは今のところあまり感じていないですが、「プログラミングと統計学の素養」、それから「研究の中で培われた、 仮説 → 検証 → 考察 → 次の仮説、という試行錯誤のサイクル」の2つは業務に役立っています。

【5】これから新しく身につけたい技術や今後の目標を教えてください。

まだ1年目ということもあり、現在は日々の業務をこなすのに精一杯なのが正直なところです。焦らずひたむきに経験を積み、自分でできることを一つずつ増やしながら、早く一人前のデータサイエンティストになることが当面の目標です。

社員の声04

【6】同期はどのような存在ですか?

近すぎず遠すぎない距離感で居心地が良く、なんでも話せる存在です。一緒にお昼ご飯 を食べにいったり、懇親会補助制度を使って飲みにいったりすることも多いです。一方、 皆それぞれ違った分野・方向にレベルが高く、業務面では良い刺激をもらっています。

【7】ALBERTへ応募を考えている方へメッセージをお願いします

日々、技術的なキャッチアップは高いレベルで求められますが、多様なバックグラウンドを持つ人々がのびのびと働ける環境が、ALBERTにはあると思っています。性別、バックグラウンド問わず、仕事に対してフェアに評価してもらえる環境をとてもありがたく思っ ています。インターン、面接、説明会などでALBERTの文化を感じていただけると嬉しい です。ご応募をお待ちしております。

社員の声04
×
2019年
4月入社
データ
アナリスト
社員の声05

【1-1】まずはこれまでのキャリアについて、データサイエンティストを目指して大学で学び直したそうですが、その経緯を教えてください。

前職では貿易会社の営業職を務めており、仕事のなかに商品売上の集計と予測がありました。そこでデータの処理に魅力を感じはじめ、 もともと数学が好きだったのもあり、将来的に専門的なデータ分析の仕事をしようと決めました。そのため、統計基礎や線形代数などを勉強し直し、大学院の修士課程に進学しました。

【1-2】大学ではどんなことを学んできたのでしょうか。

大学院では多変量解析をメインで行う研究室に所属し、私はスパース因子分析モデルを研究していました。既存の因子分析をベースにして、 行列演算アルゴリズムを構成し、スパースな因子負荷行列を得ることにより、モデルの解釈性を改善させました。また、研究分野以外である統計モデリングや機械学習などの授業も受けました。 さらに、自分の研究成果を学会で何回か発表したことがあるので、他分野の方にも理解しやすいように伝えるため、発表の構成やスライドの作成を工夫するなど、 かなり良い勉強になりました。こういった経験は現在、クライアントに分析結果を報告するときなど、活用できているスキルではないかと考えています。

社員の声05

【2】ALBERTへの志望理由はなんですか?

修士課程1年のとき、学会の勉強会に参加したきっかけで学年が1つ上の先輩に出会いました。当時その先輩はまだ修士課程2年でしたが、ALBERTで数年前からアルバイトをしているとうかがいました。会社で経験したプロジェクトや仕事内容をいろいろ聞かせてもらい、また先輩の活躍ぶりを拝見し、自分も挑戦してみようと思いました。

【3】現在はどんな仕事をしていますか?

今年の4月に入社してまだ間もないですが、2ヶ月間の新人研修を受け、現在はマーケティング関連のプロジェクトを担当しています。ベイズモデルを用いて、商品の施策効果を検証するのが目的です。私自身はベイズ統計にあまり触れたことがなかったのですが、先輩社員とともに実装まで手を動かしてみて、試行錯誤しながら推定されたパラメーターの精度を検証しており、毎日自分の成長を感じています。

社員の声05

【4】これから新しく身につけたい技術や今後の目標を教えてください。

実際にプロジェクトを経験してみて気づいたことですが、一番難しいのは分析ではなく、分析を行う前に、どうやってクライアントが抱えている課題を分析課題に落とし込むかということです。何回もヒアリングを重ねてクライアントの真の課題を聞き出し、これに対してどういうデータが必要で、どの分析モデルが適しているかをまず考えないといけません。実務経験を積み重ね、将来的にはデータからクライアントの真の課題を解決できる人材になりたいです。

【5】同期はどのような存在ですか?

同期たちはそれぞれ違う分野を専攻してきたので、統計数理の理論に詳しい人もいるし、プログラムの実装に強い人もたくさんいます。みんなと話すたび、知見が増えて、ダイバーシティも感じています。実際にプロジェクトで困ったときも、同期が相談に乗ってくれてアドバイスをくれることもあります。

【6】プライベート(休日)はどのように過ごしていますか?

個人的には院生生活と比べたら、社会人となった今の方が余裕もでき、プライベートを楽しんでいます。休日は映画を見たり、出かけたりしています。また最近は筋トレにはまり、週何回かはジムに通っています。筋トレと勉強は頑張った分はちゃんと成果が出ると思うので、今は筋トレを通して達成感を味わいながらリフレッシュをしています。

【7】ALBERTへ応募を考えている方へメッセージをお願いします

ALBERTでは、様々な業界から依頼を受けるので、分析者としても幅広い分野のプロジェクトに携わることが可能です。そのためチャレンジできる機会も多く、自身の成長も期待できます。入社して半年ですが、上下関係をあまり意識しすぎることなく、社員が平等に論議できる環境にあります。最後に文系出身だからデータサイエンティストになるのは難しいと思っている方に伝えたいことがあります。私自身、一から勉強し直して今の仕事を楽しんでいるので、チャンレンジしたいと思ったら、ぜひ応募していただきたいです。

社員の声05