I am
私が通った教養学部情報科学科は、教職とITどちらの勉強もできたので、将来の選択肢として、先生かシステムエンジニアの2つがありました。ボランティアなどを通して、「人に教えるのがうまい」とは言われてきたのですが、今の時代、ITのほうが手に職つけるうえでは良いだろうし、周囲でITに強い人がいない分、価値がある仕事だと考えました。様々なIT企業を回る中で、要件定義をはじめとした上流工程から、新しい技術知見の研究までと、トータルかつ幅広いフィールドを持つ当社に惹かれました。
入社後は研修を終えた後、半年ほど東京勤務を経験し、仙台へ。予算編成システムの運用保守、新技術の実現可能性検証、セキュリティツールの評価、スマートアプリの開発、電柱共架管理システムの要求定義から開発・テストまでと、多くの電力系のプロジェクトに関わりました。
そしてターニングポイントとなった、2021年4月から1年間に亘る、NSSOLのシステム開発研究センター（シス研）へのオンライン留学。これはグループを挙げて、データ利活用の要員を育成するものでした。私は未経験からのスタートでしたが、座学に加えて、「Kaggle（カグル）」というデータサイエンティストのコンペ形式のサービスも交えた、定量的に理解と成長を実感していけるカリキュラムでした。コンペでは、銅メダルを獲得したこともあり、個人的にも大きな手応えを感じたものです。
2022年4月からは、そんなデータ利活用のスキルを活かして、サービス業の販売商品の需要予測プロジェクトに携わっています。日々、お客様のビジネスの理解を深め、データ分析を行い、モデルの精度を上げていく仕事です。それらを短いサイクルで回し、お客様に精度向上を報告できた瞬間は、貢献が数字で現れることもあり、とてもやりがいを感じています。
これからもこのデータ利活用技術のフィールドを広げ、NS東日本として案件をひっぱってこられるレベルに高めていきたいと思っています。そのための要員を増強すべく、技術情報を資料化して、社内で発表したり、OJTの場面においても後輩たちにコーチしたりと、教育・啓蒙活動に励んでいきたいです。
1日のスケジュール
9:00
前日のうちに段取りを済ませておいたタスクを再確認しつつ、9:30から流通業の需要予測プロジェクトの朝会に臨みます。PMからのアナウンスや、進捗やメンバーのタスクの確認や報連相が中心です。
10:00
朝会で詰めた内容をもとに、効果検証を終えたモデルの実行スクリプトを改修し、GITにプルリクエストを投げ、その後、本番環境での動作確認まで持っていきます。
11:00
データサイエンティスト内ミーティング。発注業務の一部領域について、モデル精度確認精度向上案の案出しをしたり、お互いのモデルをレビューし合ったりします。
12:00
昼休みは気分転換も兼ねて、ラーメンを食べに行きます。ちなみにジャンルは家系が好みです。
13:00
午前中の精度向上案をもとに、Python でモデリングを試行錯誤し、その結果をドキュメントに出力して、Teams でチームに共有します。
15:00
お客様の実際の業務フローや商品ごとの課題をヒアリングして理解を進める分科会が定期的に開催されます。有用な特徴量や、モデル向上のヒントが得られることも多い重要イベントです。
16:00
コーチャーとして、1年目の後輩との日次定期夕会を行っています。今日のタスク進捗状況、明日の予定、仕事の疑問点等を聞いて、アドバイスをしています。OJTでしっかり徹底しなくてはならない報連相がオンラインでも身につけられるように、意識付けからしっかりと指導しています。
16:30
共有した改善案にレビューコメントをもらったので、さらなる改善策に着手しつつ、明日の仕事の段取りもして、定時に退勤します。
プライベートの過ごし方
