32歳・男性・化学メーカーに勤めるデータサイエンティスト【キャリアインタビュー】

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現役ITエンジニアのキャリアインタビュー記事です。

プロセス開発エンジニアからデータサイエンティストに転職されて10カ月。

製造業界に詳しく、現在は化学メーカーに勤め、主任として研究開発部門のデータ分析業務を担当されている方にお話を伺いました。

未経験からデータサイエンティストへ転職するために苦労されたことなどにもお答え頂きました。

是非ご覧ください。

経歴のご紹介

今回インタビューに答えて頂いた方のご経歴はこちらになります。

• 年齢：32歳
• 性別：男性
• 学歴：大阪大学大学院　修了
• ITエンジニア歴：10カ月
• 現職：製造系メーカー
• 年収：650万円
• インタビュー実施日：2022年6月

化学メーカーの研究開発部門のデータ分析業務を担当

現在はどのようなお仕事をされていますか？

昨年、プロセス開発エンジニアからデータサイエンスに転職し、現在のポジションは主任です。

化学メーカーのデータサイエンティストとして働いており、社内の研究開発部門のデータ分析業務を行っております。

新規素材の開発チームと一緒に働いており、実験データの分析やシミュレーションソフトを活用した計算などを行い、機械学習を用いて新規化合物の提案などを行います。

日常の業務はWindows、Pythonを用いて、自らコードを書いてデータ分析を行います。

風通しの良い職場であり、ソフトなどの環境整備も積極的になされています。

データサイエンティストとしてデータ分析業務を担当されているんですね。転職して一番最初はどのようなお仕事から始まったんですか？

初めての仕事はデータ分析を通じて実験のサポートをする仕事でした。

ずっとデータ分析の仕事がしたくて、前職では就業後なども独学でPythonを学んでいましたので、データサイエンティストとして働くことができ、非常に嬉しかったことを覚えています。

また、今までは本やネットの情報しかデータ分析してこなかったので、リアルなデータに触れることが新鮮でした。

同時に今まで独学で学んできたことがどれだけ正しかったのか、どこまで通用するかといった漠然とした不安も同時に感じながら仕事をスタートしました。

まさに期待と不安が入り混じっていたという印象を受けますね。現在の1日のスケジュールや残業はどのようになっていますか？

勤務時間についてはフレックスではなく、9時開始の昼休みを1時間挟んで17時半が就業時間となっております。

週によってはリモート対応の時もあります。

また、製造現場の始業時間は8時からですので、現場と一緒に仕事をする際は1時間前倒しで勤務が始まることもあります。

普段の業務内容はデータ解析がメインで、担当部署とは週1回程度進捗の共有などの打ち合わせがあります。

また毎週の始めにデータ分析チームの定例のチームミーティングがあります。

月の残業時間は20~40時間程度ですね。

Pythonを用いたデータ分析と化学や製造業に関する知識や経験が強み

ITエンジニアとしての強みや得意としているスキルを教えてください。

強みはPythonを用いたデータ分析と化学や製造業に関する知識や経験（ドメイン知識）です。

大学と大学院では化学を専攻していたので、研究員の方とも専門用語である程度会話ができ、研究員の意図などは汲み取ることができます。

また、前職も同じ製造業で現場改善なども行ってきたので、ものづくりに関する知見があることも強みです。

スキル向上の悩みをeラーニングや書籍で解決

仕事の上で悩んでいることは何かありますか？

職場の中でハイレベルな人から技術を学ぶことができず、自分のスキルが向上しているのかで悩むことはあります。

今の会社のデータ分析チームはみな未経験から独学で学びスキルを身に着けましたので、メンバー全員で学びを共有できる点はメリットですが、あまり先生となれる方はいません。

日常業務の中での不安は外部と連携しながらスキルを学ぶことで対策をしています。

今後はe-ラーニングや書籍などを通じて自らでもスキルアップをしていきたいと思っております。

メンバー同士で切磋琢磨されているのはいい職場環境だと感じますね。eラーニングについては、何か利用を考えているものがありますか？

会社でUdemyの講座が受講できるようで、その利用を考えています。

これから習得したい3つのスキル

これから勉強して身に着けたいと考えている技術スキルは何かありますか？また、キャリアプランについてはどのようにお考えですか？

今後身に着けたいスキルは3つあります。

◆1つ目はディープラーニングに関する技術です。

今は機械学習を使ったデータ分析しかやっておらず、もっと高度なスキルを身に着けてデータ分析の技術力や幅を広げていきたいです。

◆2つ目は画像分析です。

現在は数値データを使った解析がメインですが、対象を画像まで広げていければさらに活躍できるフィールドが広がっていくと思います。

◆3つ目はアプリ作成です。

データ分析した結果を継続して利用してもらえるようなアプリを作ってみたいと思います。

キャリアプランについてですが、今後は他人のデータ分析の内容への理解も深めて、マネジメントの立場としてゆくゆくは働いてみたいと思っています。

なぜデータサイエンティストに？

プロセス開発のお仕事からデータサイエンティストへ転職しようと思われたのは何故ですか？

転職の2年ほど前に参加したセミナーで、プロセス開発に機械学習を活用していて面白い、挑戦してみたいと思ったからです。

セミナーがきっかけだったんですね。それから独学でPythonを学び始めたということでしょうか？

そうですね。

期間としては1年半ぐらい（そのうち本格的に勉強したのは半年ぐらい）Pythonの勉強しておりました。

基本独学だったのですが、前職の他部署の課長には個人的に学習サポートをしていただいておりました。

かなりしっかりと準備された上で転職されたんですね。転職する上で重要視していたことはどんなことがありますか？

まずは自分がずっと目指してきたデータサイエンティストとして、データ分析の仕事に関わることができるかというところを重視しました。

また、結婚も視野に入れていた時期でしたので勤務地や給料も前職と同等以上の条件になることを意識しました。

転職活動で利用したサービスは何かありますか？

CMを見たことがあり親近感があったことから、ビズリーチに登録をしました。

その中で株式会社クイックという転職エージェントからスカウトがきて、転職サポートをして頂きました。

担当の方は非常に新味になって下さり、毎回面接対策も実施いただき、転職を強要することもなくとてもよかったです。

ただ欲を言えば、もっとその会社独自の求人案件などがあって紹介いただけたら尚良かったなと思います。

転職活動で大変だったことと、それをどのように乗り越えたのか教えて頂けますか？

実務経験がないことがネックになり、書類選考で落選することが多かった点です。

そこで技術ブログを書いて、自らのプログラミングスキルをアピールしました。

技術ブログに書いていた内容の事項に精通したエンジニアを求めていたので採用したと現職から言われましたので、結果に繋がったという感じです。

おすすめの書籍

おすすめの書籍があれば教えて頂けますか？

「最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか」です。

個人としてのスキルから組織論までの記載があり、転職の際に自らの強みをアピールするフレームとして使わせていただきました。

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ITエンジニアとしてのやりがい

ITエンジニアとして、楽しかったり、やりがいを感じるのはどんな時ですか？

まずはずっとデータ分析の業務をやってみたかったということで、純粋にデータ分析業務自体が楽しいです。

また苦労しながらエラー箇所を必死に直して書いたプログラミングコードが、エラーなく動いた瞬間はとても喜びや達成感を感じる瞬間でもあります。

現場担当者の悩みを聞きながら業務を進めていますが、何かしらの結果につながったときやこのデータは非常に分かりやすいなどと言ってもらった時にはとてもやりがいを感じます。

過去の自分へのアドバイス

もし、ITエンジニア駆け出しの頃の自分に何かアドバイスをするとしたら、どんな言葉をかけますか？

「もっと貪欲に結果にこだわって必死になって仕事をするように」と伝えたいですね。

当時も思っていましたが、中途採用で入社した者は周囲のハードルも上がりますし、目に見える結果が求められます。

当時も必死にはやっていましたが、何かしら3か月以内に目に見える成果に落とし込むということをもっと意識して仕事をしていたら良かったと少し後悔しています。

目に見える結果や成果は大事ですよね。そのためには目標をきちんと定めて進めていくことが重要なのかなと思いました。

この度はインタビューに答えて頂きありがとうございました。

まとめ

今回は製造業界に勤め、プロセス開発エンジニアからデータサイエンティストに転職された方にインタビューさせて頂きました。

転職する前にもしっかりとアピール材料の準備をされていた点や、データサイエンティストとして、今後習得していきたいスキルも明確に考えられているなど、常に先のことを考えて行動されている方だなと感じました。

あなたがもしデータサイエンティストを目指されているとしたら、非常に参考になる部分が多かったのではないでしょうか。

今後のキャリアアップのきっかけになりましたら幸いです。

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