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データ分析部 R&Dセクション アナリスト

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大学で学んでいたことについて教えてください。

学部では生物の光合成を模倣して太陽光エネルギーを化学エネルギーに変換する人工光合成をテーマに、複数の新規触媒を合成して定量評価を行ないました。大学院ではミクロな世界の化学反応を数理モデル化し、挙動をシミュレートするといった研究を行ない、この時初めてプログミングに触れることになりました。どちらも化学を中心に生物・物理・数学にも関わってくる研究テーマでしたので、特定の領域にかかわらず分野横断的な学び方をしていました。

就職先を決めるにあたってどのように企業や仕事内容を選択しましたか?

データサイエンス、特に機械学習について強い興味を持っていたので、その分野で高い技術を身につけられるような環境に身を置こうと考えていました。

その中でALBERTを選んだ理由は?

理由は大きく2つあります。1つ目は様々な業界のデータを使って様々な分析が経験できるということ、2つ目は自然言語処理や画像認識の専門家まで高度な専門技術を持った人が多くいるという点です。アナリストとしての幅と奥行きを身につけるにはALBERTの環境は理想的だと思い入社を決めました。

現在はどんな仕事をしていますか?

推薦アルゴリズム開発、画像解析、メーカーの故障検知などの分析案件に携わっている他、ビジネスマン向けのデータサイエンス講座を企画・運営し、自らも講師として登壇しています。 また他にも週に1回のペースで社内研究会に参加し、強化学習や自然言語処理の領域で論文を調査したり新規技術の実装や評価実験を行なったりしています。

入社前と入社後の印象を教えてください。

入社前から研究気質で勤勉・真面目な方が多い印象でしたが、実際その通りでした。向上心があり新しいものに対して前向きな人が多いです。 また、働く環境で言えば正直に言ってかなりハードワークなのかと思っていましたが(笑)、予想外に快適で自由度の高い働き方ができています。

大学で学んだことはどのように現在の仕事に活かされていますか?

直接的なところではプログラミングの知識が活きています。データを分析する上でデータの読み込みから集計・可視化、モデリングなどエンジニアリングの知識は必ず必要になりますのでその基礎を学んでいたことは大きいと思います。また、私は学問横断的な研究を行なっていたこともあり、学生時には数学・化学・生物など様々な領域の内容を習得する必要がありました。自分の専門領域でなくとも自分で調べ、紐解いていくという経験は日進月歩のこの業界で常に新しい知識を理解・吸収して業務に活かすのに大きく役立っていると感じます。

就職する際に身につけておくべきことや心構えなどを教えてください。

一番重要なのは主体的に物事を考え、行動する力だと思います。具体的な知識やスキルは就職後でも身につけることができます。自分がどんな仕事をし、どう成長していきたいのかをじっくり考えて行動すれば後悔のない選択ができるのではないでしょうか。

これから挑戦してみたいことはありますか?

機械学習技術を応用したプロダクトを作りたいですね。 自分で起案から開発、営業まで一貫して関わって、「え、そんなことができるの?」とユーザーに驚かれるような商品を作り上げたいと思っています。

ALBERTに新卒/第二新卒応募を考えている方へメッセージをお願いします。

ALBERTは非常に優秀な人が多い会社です。業務内容も高度なスキルを要求されますが、その分個人として成長できる環境が整っています。また、私が「データ分析集中講座」を立ち上げたように自分から手を上げればやりたいことは大体やらせてもらえますし、良い意味でベンチャーらしく刺激的な職場です。自分の技術を磨きたいという向上心のある方、何かこれをやりたいというような明確な意思のある方にはALBERTはもってこいだと思いますので、問い合わせでも応募でもお気軽にどうぞ!

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