未経験からDSへの転職でやるべき11のこと

ここ最近、Twitterを見ていて、データサイエンティスト/アナリストへの転職で失敗した事例をよく見かけるようになりました。

私自身も転職では色々とやらかしているのですが、他の方の失敗事例を見て、忘れかけていた転職時の後悔がフラッシュバックしたので、殴り書きしたいと思います。

想定読者

  • 未経験からデータサイエンティスト/アナリストに転職を考えている方

記事の内容

  • 転職当時のなびなびのスペック
  • 応募からオファーまでの流れ
  • なびなびの後悔

言いたいこと

  • 敵を見定めて早めに備えましょう
  • 敵を倒したあとも(オファー後)も油断してはいけません
  • 転職先に入社するまでが転職なのですから

※企業の見極め方については、他の記事にまとめたのですが、こちらの記事では、どんなエージェント使ってたのか、面接でどんなことを聞かれたのか、どう備えればよかったのか、と言った広い観点での整理を試みています。

転職当時のなびなびのスペック

なびなびの前職は、戦略コンサルティングの会社で、機械学習やPythonなんてものは全くの未経験でした。

  • 新卒で入社した戦略コンサルティングファームに数年間務める
  • 特定の事業領域ではなく、幅広く案件に関与する
  • データ分析といえば、エクセル×ピボットの可視化分析と財務モデリングくらい
  • 大学時代にちょっとだけ統計をかじった
  • Pythonをちょっとだけ勉強しはじめた(ホントにちょっとだけ)
  • 機械学習手法についてちょっとだけ勉強しはじめた(ホントにちょっとだけ)

オファーまでの流れ

コンサル系、IT事業会社系、オールドエコノミー系と様々なデータサイエンティストのポジションを受けましたが、縁があり現職(オールドエコノミー系)のオファーを受諾するに至りました。

  • 転職決意
  • エージェント登録
    • 大手転職エージェント(ハイクラス向けではない)と、コンサル業界に特化したエージェントを使用
  • 書類エントリー
    • 確か、以下30−40くらいのポジションにエントリーして半分くらい通過した(エントリー数→書類通過数)
      • コンサルのデータサイエンティスト(10くらい→8くらい)
      • IT大手のデータサイエンティスト/アナリスト(15くらい→5くらい)
      • オールドエコノミーのデータサイエンティスト(10くらい→5くらい)
  • 面接・オファー受諾
    • コンサルのデータサイエンティストの面接は好感触だった。しかし、事業会社で働きたい思いがあり全て途中辞退した
    • IT大手のデータサイエンティストの面接は全滅してしまった
    • IT大手のアナリストの面接は好感触の会社が何社かあった。しかし、DSと言う看板にこだわり辞退した
    • オールドエコノミーのデータサイエンティストの面接は好感触な会社が多かった。縁があり現職のデータサイエンティストポジションにオファーをもらったので、オファー受諾し転職活動を終了した

上記に記載した通り、データサイエンティストのポジションと、事業会社への拘りから、アナリストのポジションとコンサルは辞退しました。

データ活用が進んでいるであろうIT大手のデータサイエンティストポジションは、相当苦戦しました。

IT大手を幅広く攻めると言う手もありましたが、なびなびはオールドエコノミーのデータサイエンティストポジションに専念することを選択しました。

理由は、運よく入社できたとして、データ分析面で相当のスキルが求められるであろうこの領域で戦っていくことで、逆に埋もれてしまうリスクを感じたためです。

現職はオールドエコノミーとはいえ、以下の通りいい会社だと思えたので内定を受諾しました。

  1. 社長直属の部署なので、会社を大きく動かす局面に携われると思った
  2. 前職時代から社員が優秀であると評判を聞いていた
  3. 面接で話した社員の方の印象がよかった

実際、2. 3. は入社後もギャップがありませんでしたが、1. のギャップによって色々と苦労してきたのでした。。(詳細は先ほど紹介した転職エントリーをご覧ください)

なびなびの後悔

もし十分に備える時間があったらこうしておけばよかったなあと思うことがたくさんあります。ざっと挙げると以下のようなものです。

  • A. 転職準備
    • 1. 転職の決意が固まる前から情報収集しておけばよかった
    • 2. 領域特化型のエージェントに頼めばよかった
  • B. 応募先の見極め
    • 3. IR情報をよく読みその会社のデータ活用本気度を見極めておくべきだった
    • 4. エージェントから紹介される案件以外も積極的に見にいくべきだった
    • 5. 違うと思った業界の面接を受けなければよかった
  • C. 面接・書類選考の対策
    • 6. Python、SQLが使える実績を作っておけばよかった
    • 7. 興味がある領域について具体的なアイディアを持っておけばよかった
    • 8. KPIの設計方法について具体的に語れるまで準備するべきだった
    • 9. 機械学習モデルについて自分の言葉で語れるまで準備するべきだった
  • D. 面接における企業見極め
    • 10. 社長や役員の関与について確認しておくべきだった
    • 11. 現場レイヤーの社員と交流させてもらうべきだった

A. 転職準備

なびなびは前職が超ハードワークだったこともあり、転職を決意するまで、転職活動を行ってきませんでした。

なので、結構短期間の間に、どんなエージェントがいいのか、データサイエンティストのポジションにどんな種類があるのか、どんなことをアピールするべきか、どんな観点で企業を選ぶべきかなど、手探りで調べなければなりませんでした。

1. 転職の決意が固まる前から、情報収集しておけばよかった

ただ、実際に転職活動をしてみると、転職活動の面接って意外とカジュアルだなあ、と気付きます。また、現職都合、と言う理由で面接を一時中断することも可能だと知りました。

ですので、忙しかったとはいえ、実際に企業の人とあって、自分が目指したいデータサイエンティストのイメージを具体化しておけばよかったと思っています。

2. 領域特化型のエージェントに頼めばよかった

なびなびは、一般的な大手エージェントと、コンサル業界特化型のエージェントを使っていました。印象はそれぞれ以下の通りです。

  • 一般的な大手エージェントはものすごくイマイチ。業界のことをわかっていないので、アドバイスは求められない。持ってくる求人も微妙なものが多い
  • コンサル業界特化型のエージェントは模擬面接をやってくれる、持ってくる求人もそこそこ、と言う理由で悪くはない。ただ、業界知識には疎いのでそこまで頼りにできない

どちらか選ぶなら、コンサル業界特化型のエージェントの一択ですが、それ以前にもっと慎重にエージェントを選べばよかった気がします。

私の場合、データサイエンティスト周りの業界事情(特に、アナリスト、機械学習リサーチャーといった周辺業種との棲み分けなど)についての情報収集に苦戦したので、可能ならITやAI業界に特化したエージェントにお世話になるのがよかったと思いました。

※業種分類については、こちらの記事が参考になりましたので、気になる方はご覧ください。
→ なぜデータサイエンスのゼネラリストになるべきではないのか

もしあの頃に戻れたら、次の優先度でエージェントを選ぶと思います。

  1. 業界に特化したエージェント
  2. 自分のことを優先してくれるエージェント
    (自分の業界に特化したエージェント等)
  3. 一般的なエージェント

B. 応募先の見極め

準備期間が短かったゆえですが、応募先の見極めも反省すべき点が多くありました。

3. IR情報をよく読みその会社のデータ活用本気度を見極めておくべきだった

IR情報でデータ活用を本気でやることが記載されていない企業は、正直ヤバイと思います。詳細が気になる方は、こちらに別記事としてまとめたものがあるので、ご参照ください。
→ IR情報でデータ活用レベルを見極める方法(転職者&僕向け)

4. エージェントから紹介される案件以外も積極的に見にいくべきだった

これはエージェントがイマイチだったが故の反省かもしれません。自分が気になる業界や企業に直接エントリーすればよかったと思いましたが、当時は応募済み企業への対策やら、現職の仕事やらで、それどころではありませんでした。

どんな企業が良さそうなのか検討がつかないと言う方は、こちらにデータ活用度が高そうな企業リストをまとめているので、参考にしていただければと思います。
→ データ利活用ポテンシャルが高い企業リスト(転職者&僕向け)

5. 違うと思った業界の面接を受けなければよかった

なびなびは、もともと事業会社にいきたかったのに、書類や面接で感触がよかったコンサルの選考を辞退せずにダラダラと続けてしまいました。時間に余裕があればいいのですが、そうでない場合、狙いは絞るべきだったと反省しています。

C. 面接・書類選考の対策

私のスペックをご覧いただき、お気付きかもしれませんが、相当よわよわな状態で転職活動に臨みました。

以下、オールドエコノミーのデータサイエンティストを目指す上では不要な対策もあるかもしれませんが、こんなことやっておけば、IT大手からも良い返事が聞けたかも、と思うポイントです。

6. Python、SQLが使える実績を作っておけばよかった

私が書類応募した際も、今現在見る求人も、Python、SQLを必須スキルとするものが相当多い印象があります。

採用する側の目線に立つと、データサイエンティスト目指すと言っているのに、これらにタッチしていないと言われると、不安になる気持ちもわかります。

私の場合は、PythonとSQLが必須と言われる企業でも、なんだかんだ書類選考通してくれるところもありましたが、現在、これだけPython、SQLを使える人が増えてきている状況なので、堂々と「使える」と言えないと厳しいと思います。

書類は通過しても、面接の際に、PythonやSQLが使えないことに対して難色を示されることが多かったこともあり、転職後真っ先にこれらを習得するようにしました。

7. 興味がある領域について具体的なアイディアを持っておけばよかった

ピカピカのIT大手のデータサイエンティストポジションの面接にて、相当具体的な機械学習案件のアイディアを求められました。問われた観点は以下のようなものでした。私もノーアイディアという訳ではなかったのですが、ここまで具体的には答えられませんでした。

  • 誰のどんな課題を解決するのか
  • どんな機械学習手法やアルゴリズムを使うのか
  • そのためにどんなデータを取得するのか
  • データマートはどう設計するのか
  • マネタイズはどのように行うのか
  • 結果どのくらいの収益規模が見込めそうか

相手のレベルにもよるとは思いますが、データ活用が進んでいる企業を受けられる際には、具体的なアイディアを持っておくべきだと思いました。

アイディア具体化の観点としては、上記に示したものや、三菱ケミカルが公開している機械学習プロジェクトキャンバスなどをご参考されると良いかもしれません。

8. KPIの設計方法について具体的に語れるまで準備するべきだった

ピカピカのIT大手のアナリストポジションの面接では、KPI設計における観点について深く聞かれました。

前職でもKPIのブレークダウンによる分析はやっていたのですが、顧客行動などのミクロな観点での分析まではやっておらず、十分な回答ができませんでした。

今にして思えば、カスタマージャーニーに基づく分解や、顧客のトランザクションに基づく分解など、いくつか思いつくものがあるのですが、自分の言葉で具体的に話せるようにしておけばよかったなあ、と反省しています。

転職後にはなりますが、KPIやらセグメンテーションの考え方については、メルカリ樫田さんのnoteにお世話になっています。

9. 機械学習モデルについて自分の言葉で語れるまで準備するべきだった

ピカピカのIT大手のデータサイエンティストポジションの面接にて、SVMや決定木などの基本的な機械学習モデルについて説明を求められ、残念なことになりました笑。

数式までは突っ込まれませんでしたが、最低限、自分の言葉で違いを説明できるくらいになっておく必要があるように感じました。

D. 面接における企業見極め

ここまでくればあとは面接に臨むだけ。でも油断してはいけません。

10. 社長や役員の関与について確認しておくべきだった

繰り返しになりますが、データ活用において社長や役員の関与がなければ悲惨なことになります(詳細は下記)。
→ 役員がコミットしてくれなきゃデータ活用は進まない

IRから見定めるのは当然のこと、面接のタイミングでは、もっと深く探りをいれるべきだと思います。面接対策云々は時間がないとできませんが、これはやればできることです。絶対に確認しましょう。

11. 現場レイヤーの社員と交流させてもらうべきだった

結果オーライなんですが、現職では一緒に働きたいと思える同僚に恵まれ、なんとかなっています笑。やはり、一緒に働く人は非常に大事です。

一緒に働きたい相手を見極める精度を1%でもあげるために、現場の社員との交流が可能であれば、お願いすべきだと思います。

私は当時の業務都合もあり、交流会を依頼しませんでした。内心、社員が大量にいたコンサルの頃のノリで、数名と会ったところで所詮一部だろうと思っていましたこともありました。

ただ事業会社に転職してみて、チームメンバーはそれほど多い人数ではないので、数名がハズレていると相当致命傷なのです笑

もし同僚までハズしていたらと思うと、ゾッとします。。。

今後転職する際には、絶対に交流会を依頼しようと思っています。

最後に

以上が、なびなびが転職の際にやっておくべきだったと後悔していることです。記事を書きながら、自分がいかに備えていなかったかを痛感しました笑。

ただ、1点言い訳をすると、なびなびの場合、前職の案件が終わったタイミングを逃すと、繁忙期に入ってしまい、満足に転職活動ができなくなるので、備えが不十分でもタイミング優先で転職活動を進めていました。

面接対策などいろいろ書かせて頂きましたが、大事なのは、自分が闘うべき敵を見つけて、敵を倒すために必要なことに絞って準備することだと思います。ご自身にとって必要なものを拾っていただければと思います。

皆様の転職活動の成功をお祈りしています!

以上!

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