今回は、弊社プログラムマネージャーである神原にDataRobotの魅力についてヒアリングしてみました。

−担当している業務内容について教えてください。

日本オフィスでプログラムマネージャーとして働いています。社内の緊急性が高い案件や優先度が高い戦略的なプロジェクトの立ち上げから進行管理、推進までを臨機応変かつ組織横断的に担当しています。また、弊社の OKR 実現に向けたオペレーションも担当しており、日本の各チームが連携し、同じベクトルを持ってミッションや業務を遂行し、目標を達成できるよう支援もしています。経営企画とプロジェクトマネージメントを合わせたような役割だと思っています。

−これまでの経歴を教えてください。

アメリカの大学を卒業後、新卒で広告代理店に営業として入社しました。その後、外資系金融、IT ベンチャーでキャリアを積んできました。前職では、お客様の DX 推進に必要となるモバイルアプリや Web サービス、業務システムなどのプロジェクトを企画からデザイン、開発、運用までを支援していました。海外の拠点との連携なども担当し、様々な人たちと幅広い業務に従事してきました。

−DataRobotに入社した経緯は何ですか？

DataRobot に出会うまでは転職を考えていませんでしたが、2019年に DataRobot 主催のプライベートカンファレンス「AI Experience」に参加して考えが変わったんです。革新的なプロダクトが印象的だったのはもちろんですが、コンテンツや世界観、参加者数の多さがこれまで参加したどのイベントよりも素晴らしかったのです。前職の経験から、データ・AI 関連の事業に強い興味を持っていたこともあり、「ここなら、より成長できるかもしれない！」と、すぐに応募を決めました。面接でお会いする社員もそれぞれがプロフェッショナルな経歴や思考、雰囲気を持っていて、バラバラな個性なのにチームとしてはまとまっているような不思議な印象にとても魅力を感じたことを覚えています。

−DataRobotの仕事でやりがいを感じるのはどこですか？

日々、自身の成長を実感できるところだと思います。全員が DataRobot のプロダクトが好きで、事業をより良くしていこうという思いと、高い志を持って仕事に向き合う姿勢から、本当に多くのことを学ばせてもらっています。また、各チームの上長とも働くことがあり、学ばせていただくことが多いですが、特に、代表の柴田と業務を進めることができるのは大きなやりがいの一つです。日本における DataRobot のビジネスを成功させるために、彼と様々な戦略を考え実行できることは、非常に大変でもありますが、他ではできない経験であり充実感を感じています。

−最後に、どんな人と一緒に働きたいですか？

DataRobotは、ビジネスの変化や進行スピードがとにかく速いです。昨日の決定事項が今日は変わっていることもあります。その変化にスピーディに対応することはもちろんですが、様々な業務へのチャレンジも求められます。ときには自身の業務範囲を越えた仕事を任せられることもあるので、そういった変化にも柔軟に対応し、最後まで責任を持ってやり遂げられる人と一緒に働きたいです。あと、強いて言えば、プロジェクトの先にいるお客様の目線に立って、画期的なアイディアや戦略を豊富に提案できる方だと活躍できると思います。

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■ DataRobotについて
DataRobot はエンタープライズ向け人工知能（AI）のリーディングカンパニーであり、AI イノベーションを競うグローバル企業に信頼性の高い AI 技術と投資利益率（ROI）を実現するサービスの提供を行っています。DataRobot のエンタープライズ AI プラットフォームは、機械学習モデルの構築、デプロイ、管理を自動化によってエンドツーエンドで提供しデータサイエンスの民主化を実現します。AI を大規模に提供し、継続的にパフォーマンスを最適化することで、ビジネス価値の最大化をサポートします。DataRobot の最先端のソフトウェアと世界最高クラスのAI実装、トレーニング、サポート、サクセスサービスが、組織の規模や業種を問わず、あらゆる組織においてビジネスの成果を高めています。

Forbes が選ぶ2020年の「クラウド100（世界の優良非公開クラウド企業100社）」、2019年および2020年の「AI 50（最も有望なAI企業50社）」にも選出され、IDC のレポート「IDC MarketScape: Worldwide Advanced Machine Learning Software Platforms Vendor Assessment（IDC MarketScape：世界の高度機械学習ソフトウェアプラットフォームベンダー評価）」では、リーダーに選ばれました。詳細についてはwww.datarobot.comをご覧ください。

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