こんにちは、人事部 見谷です。
今回は、データサイエンティストの採用面接・面談でよくいただく質問をまとめ、データサイエンティスト部署の部長 紺谷と副部長 辻から回答を得ましたので、その内容をブログとしてご紹介します！
応募を迷われている方は、是非参考にしていただけたらと思います！
Q.ブレインパッドは、やはり受託分析会社出身の社員が多いのでしょうか？
A.現在のシニアポジション社員の経歴を遡ってみたら、受託分析を経験している社員は3割程度でした。
ブレインパッドへの中途入社者の分析経験に関するバックボーンは、受託分析だけでなく、メーカー系やIT事業会社、大学や官公庁など様々です。もちろん受託分析の経験があると業務にスムーズに入れる側面はありますが、特定の業界におけるドメイン知識やノウハウも同様に非常に重要です。そのような方にも是非ジョインいただき、分析による提供価値をさらに高めることができればと思っています。
受託分析以外の会社からブレインパッドに入社したメンバーにインタビューも行っておりますので、ぜひご覧ください！
中途入社者の声: アナリティクス本部紹介資料
Q.受託分析経験が無い中で、最初からパフォーマンスを出せるか不安なのですが、中途入社後の流れはどのような形になるのでしょうか？
A.1ヶ月ほどの研修期間、案件アサイン後のバックアップ体制があります。
分析プロジェクトにおけるプロジェクトマネジャーを担っていただくにあたり、中途入社される皆さんには約1ヶ月ほどの研修期間を設けています。その後、実業務に入っていくことになりますが、技術的な相談やプロジェクト進行について支援するレビュワーが原則すべての案件にアサインされることに加え、必要に応じて当該案件遂行に求められる業務経験を持った既存メンバーがアサインされるなど、バックアップの体制が整った状態でプロジェクトを進行していただくことが出来ます。
また、案件のアサインは基本的に1人1案件になりますので、アサインされた案件に集中して取り組んでいただけます。
Q.アサインに関する希望はどの程度反映されるのでしょうか？
A. 各人の希望はアサインの判断材料として考慮しますが、ビジネス状況や品質担保・アサインする社員と案件の技術的なマッチングの要素を加味して総合的に判断しております。
Q.シニアポジションには具体的にどのような水準が求められるのでしょうか？
A. データサイエンス、エンジニアリング、プロジェクトマネジメントの3つの観点でお答えします。
- データサイエンス
○アサインされた案件についてドメイン知識をキャッチアップしていただくことを前提として、技術的および実用的観点において妥当な解決アプローチを提案できるだけの数理統計・機械学習に関する前提知識をお持ちである
○タスク遂行上、必要となる要素技術の調査・選定を含め、アプローチの設計を行った経験がある
- エンジニアリング
○実務において、SQLもしくはPythonを用いたデータ処理プロセスを設計・実装した経験がある
○Pythonにより、既存の数理モデリングあるいは機械学習のライブラリ・パッケージを用いてデータ分析あるいはロジック実装を行った経験がある
- プロジェクトマネジメント/ビジネス
○成果物の納品が求められる状況において、要件定義から実装までのプロセスを下位メンバーをリードした経験がある
○下位メンバーがアサインされた分析タスクを含むプロジェクトにおいて、成果物の品質を担保するための体制・仕組みを設計・整備・運営した経験がある
Q.どのような志向性を持っている方がマッチしますか？
A.データ分析は、ビジネスの現場で役立てられてこそ価値がある、と考えられる人
「分析はビジネスの現場でのアクションに紐づいてナンボである」とお考えの方、そのような志向をお持ちの方こそ、是非来ていただきたいと思っています。加えて、DX時代の到来とともに抽象化・複雑化するクライアントの課題に対し、本質的な解消のために何をやらなければならないか？を考え、課題をより明確にした上で、データサイエンスにより個々の課題の解消にチャレンジしたいという方はマッチすると考えています。
※参考までにアナリティクスサービス部 部長である紺谷が執筆している記事がございますのでご覧ください。
Q.シニアポジションはどのくらいの年齢の方々がいるのでしょうか？
A. シニアポジションの平均年齢は37歳、中央値で36歳、最年少で29歳、最年長で47歳となっております。
Q.評価プロセスはどのようになっていますか？
A. 前提として、評価権限は所属グループのグループマネジャーが持ちますが、実際の案件ではグループとは別にプロジェクトチームが組成されます。
評価のプロセスとして、ブレインパッドではデータサイエンティストとしてのグレードを6段階に分けております。自身が位置するグレードに対してのパフォーマンスを自己評価し、所属するグループのマネジャーと評価面談を実施致します。また、グループマネジャーは被評価者がアサインされている案件のプロジェクトマネジャー及びプロジェクト関係者にヒアリングを行い、客観的な立場から評価を行います。
その後、グループマネジャー陣が評価した内容を元に、役員・本部長・部長陣にて評価の最終決定を行います。
Q.将来のキャリアパスはどのようなものがあるのでしょうか？
A.PMでの経験を積んだ先のキャリアパスとして具体的には3つあります。
- 1社の顧客に対して複数の分析案件が走るケースや、エンジニア部門をはじめ他部署と連動する難易度の高い案件のデリバリーを担当するPM（社内では統括PMと呼んでいます）
- 特定領域の専門性を高く持ちながら分析案件に横断的に携わるレビュワー、先端技術の実践的な活用に向けた研究活動を担うシニアデータサイエンティスト
- データサイエンティスト組織の組織マネジメントを担う管理職
いかがだったでしょうか。
データサイエンティストの選考においては、1次面接の前にカジュアル面談を実施することも可能ですので、「選考に進む前に、まずは少し話を聞いてみたい」というニーズにもお応えしています！
少しでもご興味のある方はぜひぜひご応募ください！
データサイエンティスト（シニアレベル：PJリーダー相当) | 株式会社ブレインパッド
