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INTERVIEW
データアナリスト

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分野をまたいで知見を共有、活用できることがALBERTの強み。

2019年4月入社 新卒

大学で学んでいたことについて教えてください。

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。

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、データサイエンティスト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。

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。

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。

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。

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。

ALBERTへ応募を考えている方へメッセージをお願いします。

是非みなさんからのご応募をお待ちしています。説明会に来ていただいたり、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。

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