取材から受けた会社の印象
業界のトップランカーが集結して2022年に設立した同社。誕生間もないながら、多くの強みを持って成長しておられます。
【強み1】一気通貫の事業モデル
同社は、データエンジニアリングにも注力しているそう。そのため、データ基盤構築から分析・提案まで、データ活用の全領域をカバー可能。ワンストップで支援できます。
【強み2】高度な技術力(クラウド&AI)
同社は、クラウド環境におけるデータ基盤構築や、AIモデルの開発など最先端技術の活用についても深いナレッジを持っておられます。それにより「付加価値の高い提案」ができるそうです。
【強み3】ベンチャーならではの柔軟性
同社には、社員さんのアイデアを積極的に取り入れ、即実行していく風土が根付いているとのこと。変化の多いデータサイエンス領域でも、常に最適なサービスを提案できます。
成長市場で明確な強みをもとに成長する同社なら、今後に期待感を持って働けそうです。
この仕事のやりがい&厳しさ
やりがい■企業の資産となる「仕組み」をその手で生み出す。
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同社のデータサイエンティストは、自分の手でデータ基盤や可視化システムを作ることができます。また、そこから生まれた分析結果をもとに、企業のビジネス課題を解決する各種モデルも提案できるとか。
データ基盤はクライアントのビジネスを半永久的に支え続けますし、改善策はクライアントの事業発展のカギとなるでしょう。自分の仕事がクライアントの「資産」となり、目に見える形で貢献していく様子に充実感や達成感を味わえそうです。
■デジタル人材として成長し、市場価値を高めていく。
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段階的に成長できるよう、スキルや適性をこまめに確認し、最適なプロジェクトに配属されるとのこと。自身の技術領域が飛躍的に広がっていく感覚は爽快感があるでしょう。
ときには「分析がしたくて入社したけど、データの可視化などデータエンジニアリング領域が面白い!」という社員さんもいるそう。知的好奇心をくすぐられる毎日の中、長期プロジェクトでじっくり技術を磨き、市場価値を高めていく楽しさを感じられます。
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同社のデータサイエンティストは、自分の手でデータ基盤や可視化システムを作ることができます。また、そこから生まれた分析結果をもとに、企業のビジネス課題を解決する各種モデルも提案できるとか。
データ基盤はクライアントのビジネスを半永久的に支え続けますし、改善策はクライアントの事業発展のカギとなるでしょう。自分の仕事がクライアントの「資産」となり、目に見える形で貢献していく様子に充実感や達成感を味わえそうです。
■デジタル人材として成長し、市場価値を高めていく。
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段階的に成長できるよう、スキルや適性をこまめに確認し、最適なプロジェクトに配属されるとのこと。自身の技術領域が飛躍的に広がっていく感覚は爽快感があるでしょう。
ときには「分析がしたくて入社したけど、データの可視化などデータエンジニアリング領域が面白い!」という社員さんもいるそう。知的好奇心をくすぐられる毎日の中、長期プロジェクトでじっくり技術を磨き、市場価値を高めていく楽しさを感じられます。
厳しさ■高度な分析を行なうまでの道のりは長め。
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2ヶ月間の入社研修は、あくまで基礎学習。配属先では業界特有のルールや専門用語などを自ら学ぶことが必要です。また、高度な分析・デジタルソリューションを行なうためには、入社から1~2年かけてクライアントの膨大な情報のデータ化・可視化などで経験を積むことが欠かせません。
AIモデル開発のような高度な案件を自由に選べるようになるには、3年といった長期的な視点で取り組むことが求められます。
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2ヶ月間の入社研修は、あくまで基礎学習。配属先では業界特有のルールや専門用語などを自ら学ぶことが必要です。また、高度な分析・デジタルソリューションを行なうためには、入社から1~2年かけてクライアントの膨大な情報のデータ化・可視化などで経験を積むことが欠かせません。
AIモデル開発のような高度な案件を自由に選べるようになるには、3年といった長期的な視点で取り組むことが求められます。
この仕事の向き&不向き
向いている人◎知的好奇心が旺盛で、主体的に動ける方
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データサイエンス領域の幅広い知識を習得し、それをもとにクライアントの経営課題を解決する仕事です。そのため、未知の業界や新しい技術に対して「知りたい」「学びたい」とワクワクできる方、自ら課題を見つけて解決に向けて行動できる方が向いています。
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データサイエンス領域の幅広い知識を習得し、それをもとにクライアントの経営課題を解決する仕事です。そのため、未知の業界や新しい技術に対して「知りたい」「学びたい」とワクワクできる方、自ら課題を見つけて解決に向けて行動できる方が向いています。
向いていない人△自分で考えることが苦手な方
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クライアントを支援するためには「どんなデータが必要か」「どんな施策が最適か」と常に考え続ける必要があります。困難な壁にぶつかったとき、すぐ「できません」と諦めてしまう方、指示がないと動けない方は、あまり向いていません。
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クライアントを支援するためには「どんなデータが必要か」「どんな施策が最適か」と常に考え続ける必要があります。困難な壁にぶつかったとき、すぐ「できません」と諦めてしまう方、指示がないと動けない方は、あまり向いていません。



