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INTERVIEW
データアナリスト

データアナリスト

機械学習やプログラミングを学んでない方でもデータサイエンティストとして成長できます。

2017年入社 新卒

大学で学んでいたことについて教えてください。

言語習得に関心があったので、学部と大学院では心理言語学を専攻し、「構造的プライミング(structural priming)」という現象を研究しました。構造的プライミングとは、「ある構造を有する文の処理が、同じ構造を有する文の処理を促進する」という無意識的な現象のことです。例えば「警察が泥棒を叩いている絵」は能動態(警察が泥棒を叩いた)と受動態(泥棒が警察に叩かれた)の二通りで表現できますが、別の受動態の文章(例えば、ネズミがネコに追いかけられた)を聞いた後だと、受動態を普段より選びやすくなります。私はこの現象が言語習得のメカニズムを反映していると考え、研究対象としました。修士論文では、この現象に関する二つの対立する仮説をとりあげ、言語実験の結果を元に一方の仮説を支持しました。

ALBERTへの志望理由は?

心理実験の結果を分析するために統計を学んでいたことが大きいです。また、統計の勉強が好きで、仕事としても楽しめるのではないかと思いました。論理的な思考力が必要な仕事に就きたいと思っていたので、コンサルタントや官僚とも迷ったのですが、私にはそこまでハードワークができないのと、より専門的な仕事に就きたいと思ったのでやめました。また、どこかの大企業に入ることも考えましたが、大きな仕事ができるまでに時間がかかると思ったので、選択肢から外しました。逆にALBERTは休みが多い・残業が少ないなどある程度ホワイトな環境で、かつ早くから大きなプロジェクトに携わることができると考え、入社を決めました。

現在はどんな仕事をしていますか?

現在は主に、動画を解析して周辺環境を2Dマップに起こす技術を開発しています。同時に、動画に自動で情報を紐付けすることで、検索性を高めたり、人による作業コストを削減したりする技術の開発も進めています。古典的な画像処理技術と最新のディープラーニング技術を組み合わせる難しいプロジェクトではありますが、やりがいを感じて取り組んでいます。また、最近では別プロジェクトとして、センサーデータの解析により個人を特定する手法の開発を始めています。始まったばかりではありますが、先行研究が少ない分野なので、実を結べばとても面白い技術になると思っています。

仕事でのやりがいや楽しみを教えてください。

プロジェクトを通して日々最先端の技術に触れることができるところです。私の場合は文系出身で、プログラミングの知識がほぼない状態から育てていただきましたが、この数年間でとても成長したという実感があります。また、週1回開催しているアナリスト勉強会や週2回開催しているディープラーニング論文読み会などで新しい知見を得ることも楽しいです。前者の勉強会は私が、後者の勉強会は友人の同僚が企画したのですが、このようにやりたい勉強会を自分で企画して実現できるのはALBERTの良いところだと思います。

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?

実際の業務で用いるのは統計というより機械学習がメインですが、両者には共通点も多いため、在学中に学んだ統計の知識が役に立っていると感じます。また、ディープラーニングなどの分野では、無査読の論文投稿サイトに次々と論文が投稿されるようになったので、玉石混交の中から良い論文を探す力が重要になっています。そのような場面で、留学と研究で身に付けた英語論文の速読力と質の良い論文を探す力が役に立っています。

データサイエンティストとして大切にしていることは?

どんな人にも対等に敬意を持って接することを心がけています。ALBERT には様々な経歴の人がいますが、立場や年齢に関係なく良い意味でお互いにフランクに接することができます。議論の中で自分と異なる考え方があっても、忌憚なく意見を言うことで合理的な解決策に到達できます。ALBERTは会社全体としてそうした雰囲気なので、私としては非常にやりやすいですし、ありがたいと感じます。

ALBERTへ応募を考えている方へメッセージをお願いします。

さまざまな技術・ドメインに携わることで成長したい方には最良の環境だと思います。これまで機械学習などを学んでこなかったからといって諦める必要はありません。私も含めてアナリストの中には、哲学・心理学・数学など、さまざまな学部の出身者がいます。大学に在籍していた時間より、これから仕事をする時間の方が長いので、今後しっかり覚えて身につけていけば良いと思います。合理的で風通しの良い雰囲気の中で、日々自分の専門性や能力を高めたい、という方には是非応募してほしいです。

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