略歴

トロント大学卒業後、ITメガベンチャーにてWEBマーケティングのデータ分析を担当。2021年よりデータミックスへデータサイエンティストとして参画。最近ではデータ分析コンサルティング案件やExcertのソフトウェアエンジニアリングを担当。

就職を期にカナダから日本へ移住

大学時代はカナダで過ごし、日本には、就職を期に移住しました。

大学在学中に「卒業後は日本に行ってみたいな」と思い、日本を中心に就職活動を行っていました。社会人1年目から日本で過ごし、今では日本語もだいぶ上達しましたが、当時は言葉の壁もあり、仕事や生活で苦労することも多かったです。

アニメやテレビのバラエティ番組を観ながら覚えた日本語なので、綺麗な日本語が使えず、丁寧語が限界で、敬語になると言っていることが理解できませんでした。私は「ですます」をつけるので精一杯、「仰る通り」の”仰る”も分からず、「うかがいます」「させていただきます」と言われても何を言っているの？というレベルでした。今でこそ日本語も上達しましたが、当初はチャットでのコミュニケーションも苦労しました。

データサイエンスの仕事がしたいと思い、大企業からベンチャーへ転職

実は「データサイエンティストになりたい」「プログラミングの仕事をしたい」と思ったことはありませんでした。大学での専攻が経済と免疫学だったこともあり、事業会社のビジネス職や製薬会社で働いてみたいと思っていました。

前職ではWEBマーケティングを担当していました。その頃は、広告運用を広告代理店が請け負い、私たちは代理店のレポートから運用状況を把握することが多く、広告配置ログを自社環境に貯めることも、社内でデータ分析を行うこともほとんどできませんでした。このような状況でしたので、機械学習やアルゴリズムの話を広告代理店の担当者からされても、会話に全くついていくことができませんでした。しかし、機械学習やアルゴリズムを活用して広告の最適化をしているのを見て、データサイエンスの仕事に興味を持ち始めました。

また、自分自身で分析用のデータマートや一人で分析用のデータマートやKPIダッシュボードの作成など、いわゆるデータアナリストの仕事をしていたのですが、大企業なので組織の壁もあり、なかなかデータ基盤やアルゴリズムの開発に携わることができませんでした。

そして「もっとデータサイエンスに関わる仕事がしたい」と思い、データミックスに転職しました。

新しいことを学ぶことが好きだったので、データサイエンスの勉強も苦ではなかった

前職では、データマートを作らなければいけない仕事があったので、独学でSQLやPythonを勉強したこともあり、プログラミングがちょっと使えるくらいでした。

データミックスへの入社が決まった時、社長からKaggleを勧められて、そこで初めて機械学習モデルの実装をしました。それからeラーニングを活用してデータサイエンスに関わることはいろいろと独学で勉強しましたね。

私は一人で何かをインプットする時間や自分と向き合う時間、そういった時間から満足感を得られるタイプです。なので、週末はずっと何かを読んでいたり、勉強しています。新しいことを学ぶことが好きなので、勉強を苦に感じることはありません。

最近は開発プロジェクトを担当したのをきっかけにサイバーセキュリティの勉強をしています。会話の中で「この作り方だとシステムの脆弱性がありそう」と言われて、「この”脆弱性”って何なの？」と思い、仕事の会話の中で知らない言葉が出てきた時に、言葉の意味を説明してもらわないといけなくなってしまうので、事前にインプットするのが大事だと思い、必死に勉強してます。

スペシャリストであり、ジェネラリストでありたい

データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアからシステムエンジニア寄りまで、データに関わる仕事はとても幅広いです。データの仕事なら幅広く対応できるような人材になりたいので、全ての分野をある程度知る必要があります。なので、一度はすべてを経験してみたいです。

前職ではマーケティングデータの集計、可視化及び施策の効果検証を経験し、データミックスではアプリケーション開発やMLモデルの実装に従事しているので、次はデータ基盤の設計にもチャレンジしてみたいと思っています。

まずデータの分野を全て経験してみることで、得意分野や好き嫌いが見えてきて、その中で自分の好きで得意な分野を見つけてキャリアを積み上げていけたらいいなと思っています。

こうして改めて自分のキャリアを振り返ってみると、何か目指すものがあったわけではなく、重要性や必要性の中で選択してきたことが今のキャリアに繋がっていると思います。データサイエンスの視点で見るとジェネラリストであり、ビジネスの視点で見るとスペシャリスト、そんな人材になりたいです。

自由なワーキングカルチャーだからこそ求められる自発性

現在、私が所属しているEdTechチームは、とても自由度の高いチームです。働く場所と時間はいつでもどこでもいい、本当に自由な働き方ができるチームだと思っています。

少数精鋭のチームなので、個々の役割がしっかりと決まっているわけではなく、「これをやりたい」と言えば実現でき、「これはやりたくない」と言えば無理に押しつけられることもなく、一人一人のWillを尊重してくれるチームだと思います。

すごく自由なワーキングカルチャーだからこそ、自発的に仕事を進められる人にとってはとてもいい環境だと思います。

チームのコミュニケーションはSlackが中心で、チームミーティングは週に1回、アサインされるタスクにゴールの大枠はあるが、「いつまでに何をしてください」という指示はないです。なので、どのようにゴールまで辿り着くのか、戦略やロードマップはどうするのか、自分で計画を立て、実行すること、自発的に困難を乗り越えることが求められます。でなければ、自由を与えられても何をすべきか分からず困ってしまうだけですからね。この微妙な距離感のメンバーで社員旅行に行くのもまた面白いです。

常に知的好奇心を満たしくれる天職

今、この瞬間に自分の知的好奇心が満たされる仕事ができているのであれば、どんな仕事でもいい。それを続けていく、そしてまた新しいことを学ぶ、この繰り返しだと思っています。

これまでも自分の知的好奇心が満たされるかどうか、好きなライフスタイルで暮らせるかどうかで選択してきたので、それはこれからも変わりません。強いて言うなら、「どこに行っても楽しく働ける、どこに行っても楽しく生きていける」

そんな仕事がしたいです。

そういう意味では、データサイエンスの仕事、エンジニアリングの仕事はすごくよい選択をしたなと思っています。言語の壁もあまりなく、リモートで働けるポジションは他の職種に比べて多いです。

どこにいても楽しく生きていけるという私の要件は、この仕事が合っているなと思います。