データサイエンティスト

業務内容

近年注目を集めている「ビッグデータ」を活用してより価値のある仕組みやサービスを考え提案する仕事です。D2Cではスマートフォンユーザーの動向を分析し既存広告商品の改善および新商品の開発、配信システムの開発・改善などを行っています。データの活用の幅は広く、これからますます重要になる分野です。

向いてる人・求めている人

統計解析に関する知識や経験があればなお良いですが、大量のデータを扱うため心身ともにタフであること、論理的思考を持っていることが必要条件となります。また分析や考察だけでなく、そこから次の打ち手を考え社内外問わず関係各所へ提案・調整するため、ドキュメント作成力、コミュニケーション力も持ち合わせたバランスの良い方が適しています。

10:00

朝一は勉強

朝一は時間を決めて、論文や技術書を読む時間に充てています。機械学習に携わっていると、常に最新技術を追い求めなければならないので、情報収集は大切です。デスクには、チームで購入した技術書がたくさんあります。

12:00

外へランチ

基本的にチームのメンバーと外へランチを食べに行きます。一日の大半がデスクでの作業になるので、なるべく外へ出て気分をリフレッシュさせるようにしています。チームメンバーは年齢役職に関係なく、とても仲が良いです。

13:00

デスクワーク

論文実装、広告配信システムに関するデータ分析や学習モデル構築、機械学習コンペへの参加など、作業は多種多様です。コーヒー片手に黙々と作業をすることが多いです。日々の情報収集で得た知見や技術を用いて、学習モデルの精度が向上したときなど、とてもやりがいを感じます。

15:00

後輩の相談・質問を受け付ける

後輩から技術的なことで相談や質問をされることもあります。何がわからないのか、何が原因でできないのか、自身で辿り着けるようにサポートすることを心がけています。たまに回答に詰まる質問をされたときには、自分の勉強不足を実感します。

17:00

ミーティング

各々の作業の進捗報告、課題に感じていることなど、チームメンバーと共有します。他にもkaggleという機械学習コンペに関する議題なども出ます。議論が白熱すると、ホワイトボードが埋め尽くされることもしばしば。

18:00

退社して映画館へ!

業務を済ませ、観たかった映画を観に映画館へ立ち寄ります。会社の立地が都心なので、定時で帰宅すれば上映時間には余裕で間に合います。技術職はONOFFのメリハリが大切です。気持ちをリフレッシュさせて明日の業務に備えます。

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