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ARISE analyticsではどんな人が活躍しているの?

ARISE analyticsには現在、合計300名を超えるデータサイエンティストが所属しています。そこで今回は「ARISE analyticsではどんな人が活躍しているの?」と題して、社員の方に突撃インタビュー!新卒1期生で今年で入社3年目を迎える渡邉さんに根掘り葉掘り色んなことを聞きました🎤✨

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岡村:今日はよろしくお願いします!渡邉さんとお話するのは、昨年度のリーダーシップキャンプ(社内研修)以来ですね。最近はずっとリモート勤務ですか?

渡邉:そうですね。ヒカリエオフィスのARISE caféで仕事するのが好きで、たまに出社していたんですが緊急事態宣言後はリモート勤務ですね。

岡村:でも、渡邉さんはおうち時間が充実しそうな趣味が多いですよね。取材依頼の際に「趣味のポケモンについても教えてください」とslackでDMを送ったところ「今はガンダムの方が良いです」と返事してくれました。

渡邉:そうですね。ガンダムとは小学生ぐらいのころから触れ合ってきました。たしかリアルタイムではガンダムSEEDがやっていましたが、それはあまり見ずにビデオやDVDで初代や一年戦争のOVAを見ていました。

岡村:私はガンダムに明るくないので、後ほど詳しく聞かせてください!早速ですが、渡邉さんはなぜデータサイエンティストになろうと思ったのですか?

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今回は渡邉さんとガンダムについて教えてもらいます🌟

渡邉:もともと統計学や機械学習といったジャンルを勉強するのが好きでデータサイエンスに興味を持ったことがきっかけです。世の中にあるデータを数式で解き明かして、客観的に表現したり、それをビジネスに活かしたり出来る点が魅力に感じました。

岡村:大学院では何を勉強していたんですか?

渡邉:名古屋大学の大学院にある複雑系科学専攻というところで、触覚の研究をしていました。研究室では触覚を再現できるVRを作るための研究を行っていたのですが、人間の体には色々なセンサーがあって、それを機械で実現するのはすごく難しいんですよ…。その道に進むことも考えましたが、やっぱりデータサイエンスがやりたくて就職活動を始めてARISE analyticsを知りました。

岡村:ARISE analyticsに入社を決めた理由は?

渡邉:新卒でデータサイエンティストという職種での募集をしていたので、そこが魅力でした。当時は新卒でデータサイエンティストを募集している会社って、あまり無かったんですよね。あとは、企業訪問*①やMEET UP*②で話を聞く中で、フットワーク軽く社内を改善している風土や、CWO佐々木さんをはじめ出会う人がみんな同じ目線で話を聞いてくれる印象で、ここなら頑張れそうだなと思いました。

企業訪問*①:働いている人やオフィスの雰囲気をお伝えするイベント。オフィスをご紹介しつつ、先輩社員に突撃インタビューをすることでデータサイエンティストのリアルをお届けする。現在は「Office Tour」に呼称を変更し、Zoomを用いて「WEB Office Tour」を定期的に開催している。

MEETUP*②:先輩社員と会って、ラフに会話していただくイベント。仕事の内容だけでなく、福利厚生やお給料といった働く上で欠かせない生々しい質問も飛び交う。現在は、WEBにて定期的に開催している。

気になる方は
こちらからお問合せください🌟

岡村:入社してからはどんな業務を担当してきたんですか?

渡邉:最初の3か月間はコアスキルトレーニングとデータサイエンティストブートキャンプと呼ばれる基礎を身に着ける研修等を受けました。


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👆新卒入社者向けトレーニングの内容

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👆2019年7月 新卒入社者向けトレーニング終了時の一枚。

渡邉:それを経て、本配属後はKDDIのテレマーケティングにおける優良顧客の予測モデリングの業務を担当しました。まず分析結果をもとに最適な顧客リストを作り、それをもとに実際にオペレータの方から電話をかけてもらいます。そこで分かった受電率などの結果をもとにさらに分析を行い、より効率よくテレマーケティングを行えるよう支援するというプロジェクトです。

岡村:社会人になってから初めてのプロジェクトで、学びや成長を感じた点はありましたか?

渡邉:データサイエンスの教科書には載っていないことを沢山学んだと思います。データのカラム(列)によっては分析しても有効な示唆が得られないものもあるため、分析モデルを作る前のデータ整備が鍵になります。また、我々データサイエンティストとクライアントで気になる観点が異なる場合もあり、伴走してプロジェクトを進める重要性など、色々なことを学びました。

岡村:その後はどんな業務に携わったのですか?

渡邉:社内の分析環境の高度化に向けた業務を担当しました。データサイエンスに集中出来るような環境作りを目指し、そのためにダッシュボードを構築したり、MLOpsを実現しようと試みたりしましたね。(※MLOps=機械学習(ML)の開発チームと運用チームが連携・協力してモデルの開発から運用まで一連のライフサイクルを管理する基盤・体制)

例えば先ほど話したテレマーケティングの業務で言うと、分析に必要な工程の中で、ある程度決まったルーティンがあれば、それをプログラム化します。そうすることで業務にかかる時間を短縮出来て、引継ぎにかかるコストも減らすことが出来ます。

またARISEが扱うデータは膨大なので、コンピュータ一台では処理できないことが多く、コンピュータを何台か並列で稼働させて計算する分散処理を行うのですが、その際「Spark」というツールを使っています。その「Spark」を活用してデータの処理時間を半分にする方法を探して、社内の人がそれを実装出来るような環境作りなどにも取り組んでいました。

👇渡邉さんが書いたARISE Tech blogはこちら
「sparkパラメータ最適化チューニング」

岡村:なるほど。2つのプロジェクトを経て、現在はどのような業務を行っているのでしょうか。

渡邉:現在は、KDDIの通信回線技術の高度化を行う部署を支援するプロジェクトに携わっています。通信は生活に欠かせないインフラで、最近では「第5世代移動通信システム ( 5G ) 」の展開がスタートするなど、日々進歩しています。そんな中で、私たちデータサイエンティストが電波やスループットのデータを用いて分析を行い、より高速で安定した通信を、効率的にお客様に提供する仕組みの実現などに取り組んでいます。

岡村:この約2年半で、色々なプロジェクトに携わってきたのですね。何か人としての成長はありましたか?

渡邉:仕事って誰かになにか価値を届けるためのものだと思っています。自分の場合はそれが何なのか、社員やクライアントに喜んでもらうために何が提供出来るのか、考えるようになったことが成長だと思います。あとは色々な人の支えがあって仕事が出来ていると実感して、リスペクトの気持ちを持つようになりました

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良い表情していますね…✨

岡村:リスペクト…!ARISE analyticsのコアバリューの一つを体感しているんですね。素敵です。渡邉さんの将来の夢を聞きたいです!どんなデータサイエンティストになりたい、とか。

渡邉:データサイエンスを社会に実装すること、です。データを活用して、もっと価値を発揮出来る企業があると思います。自分が思い描いている理想のデータ分析基盤と組織配置、データサイエンティストとエンジニアが連携するような環境作りなどを実現して、そういった企業の支援が出来たら良いなあと。そのためのケイパビリティを身に着けるために、今は色々と勉強しています。

岡村:実現出来たらカッコ良いですね。組織配置とか大変そう!

渡邉:絶対大変ですね。出来るならやりたくないですが。

岡村:渡邉さんのやる気スイッチって、どんな時に発動するんですか?


渡邉:仕事していると「これ、どうすれば良いんだ?」と壁にぶち当たることがありますよね。それを打開するためにどんな手法があるのか、沢山調べて考え抜いて、答えに辿り着く瞬間が好きです。そういう時にやる気スイッチが入ります。

プライベートでも同じで、初めてやるゲームでも最初から一番上の難易度で始めるんですよ。難しい問題があって、それを解決するために戦略を練って実行するのが好きなんです。負け続けて心が折れたら、難易度下げますけど。(笑)

岡村:プライベートと言えば、渡邉さんの大好きな「ガンダム」に触れてなかったです。データサイエンスとガンダムって何か共通点ってあるんですか?この質問、唐突だし難しいと思うんですが。

渡邉:そうですね。データサイエンスと一口に言っても、色々なアルゴリズムがあって、分類であればロジスティック回帰やSVM、ディープラーニングなどがありますが、内部の処理は驚くほど違うんですよね。

ガンダムも端から見れば「ザクっていうロボットが出るんでしょ?」くらいの印象かもしれません。でも、実はザクにもデザインや、アニメシーンの背景毎に、細かい設定があるんです。データサイエンスとガンダムはそういった奥深さが共通していると思います。

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良い表情していますね…✨(2回目)

渡邉:ガンダムオタクになる人は、きっと物事の細部まで気になって楽しめる人だと思います。データサイエンスも奥が深いので、物事を追求するのにワクワクする人は、最新の手法を積極的にキャッチアップするだろうし勉強も苦にならないと思います。なのでガンダムオタクはデータサイエンス向いていると思いますよ。

岡村:なるほど。渡邉さんがガンダムとデータサイエンスに夢中になる理由がわかりました。今日はありがとうございました!

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