【退職エントリ】イチローの引退エントリが読みたい

こんにちは、Jisedai(ジセダイ)編集部の野口です。ディップでは、人事系のデータ分析を行っていました。この度イチローと引退と同時にディップを退職することとなったので退職エントリを書きました。


ディップで働き始めたきっかけ

4年生になり就活も終わり、時間的余裕が出来たので新しい事をしたいと考えインターンを探していました。就活を経験して、採用活動や面接について不満や反発等を感じたこともきっかけとなり、人事系のデータサイエンティストを募集していたディップに応募しました。面接を受けた時、小林さんや大久保さんと話した雰囲気が合っていそうと感じたのと、オフィスが綺麗だったので即決しました(笑)

週1で大学院に通いながら働くコーヒー好きの着物データサイエンティスト

インターンについて

ディップには、ほぼ週3,4で行きました。暇だったからというのもありますが、居心地が良かったからというのが一番の理由です。結局この一年間は、研究室よりもオフィスにいた時間の方が長くなってしまいました。

インターンでは、面接官の学生への評価のばらつきを可視化して面接官の評価をしたり、「人材」と「人財」という言葉から見る求人の比較記事を書いたり好き勝手にやらせてもらいました。役員の方に対して直接プレゼンを行う、イベントで登壇する等、社会人になってからも数年は経験できない経験もさせてもらえました。

https://www.wantedly.com/companies/dip/post_articles/145103

インターンを通じて学んだ事

①データ前処理が早くなった

アンケートデータを分析できるように前処理をする仕事をした事もあったのですが、データの汚さに愕然としました(笑)例えば数字の0の中にアルファベットのoが混ざっているなんて事もありました。しかし、そのようなデータを処理し続けたお陰で、前処理の腕前はメキメキ伸びていきました。入社当初は一日かかったような前処理も今では一時間程度でできます。

②データが少ない中でも結果を出す

人事データは社内でしか集められないので、何千件と集めることが難しいです。機械学習をするには何千・何万規模のデータが欲しい所ですが、大企業でもそれ程の規模のデータを集めることは不可能に近いです。少ないデータでどう結果を出すのかがHRTECHの難しさなのだと実感させられ、最後まで悩まされ続けました。可視化のような簡単な所から初めて行き、少しずつ難しい分析に繋げていく事の重要性を学びました。

③誰でも分かる事を言っても意味がない

例えば「成長意欲が高い人は営業成績も良い」とデータ分析によって分かった所で、それくらいは分析せずとも分かります。単純に因果関係がある事は論理的に考えれば誰でも分かりますからね。データサイエンティストはそれぞれの因子がどの程度影響し合っているのか定量的に求めることが期待されます。しかし、そう上手く予測精度の高いモデルを作ることは難しいのだとインターンを通じて痛感させられました。

ここまで仕事の感想を書いて来たので最後にディップについて書きたいと思います。

ディップの良さ

①データサイエンティストとしての実経験を積める

仕事で扱うデータは大学の授業で扱う綺麗なものではありません。煩雑なデータを整理してどう分析するか考えるというデータサイエンティストの醍醐味を味わうことが出来ます。データサイエンティストの長期インターンは多くはないので、レアな体験が出来ました。

②自分がしたいことが出来る

どの仕事も上司から降ってくるというより、自分がしたいと言ったことをやらせてもらえます。裏を返せば、自分の意思がないと楽しく働くことは難しいのかもしれません。しかし、自分のしたいことが出来る上に、CHOにプレゼンさせてもらえる等、責任ある仕事も任せてもらえるのでかなりお得なインターンです。

③オフィスが綺麗

六本木1丁目駅直結31階のオフィスで働くことが出来ます。冷暖房がいつも効きすぎという不満がありますが、こんなきれいなオフィスで働けるインターンは他にないです(笑)

最後に

来月からは、某シンクタンクで勤務します。きっとこのインターンで行ってきた事とは異なる業務を行うことになるはずです。しかし、ここで学んだことは今後にも活かせるはずだと信じて頑張っていこうと思います。

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