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データサイエンティストの転職で企業選びに悩んでいませんか？
- 色んな企業の話を聞いても、抽象的な話が多く、実際にどのような仕事をするか想像できない・・・
- 自分が本当にやりたい仕事ができるか不安・・・
- どの転職サイトに登録すればいいの・・・
といった悩みは多く聞かれます。
データサイエンティストの企業選びの悩んでいるのであれば、それは職種理解・自己理解・企業リサーチが足りていないことが原因です。
しかし、あなたに原因がある訳ではありません。
なぜなら、データサイエンティストという職業は定義があいまいで、各企業もあいまいな定義で求人を出しているからです。
だからこそ、転職志望者には企業選択が非常に難しくなっているのが現状です。
採用側は優秀な人材を確保したいがために、あえて間口を広げて求人を作成して、転職志望者を多く【ひっかけている】ことがあります。
実際に入社してもらってからは、希望とかけ離れた仕事を担当させるといったケースも存在します。
つまり、採用側にとってはデータサイエンティストという定義はあいまいな方が都合がいいのです。
しかし、転職志望者側には非常に不都合です。
このような状態で転職に失敗しないためには、あなた自身の転職前のリサーチが非常に重要になります。
そこで、転職前のリサーチを深くするために、長年データサイエンティストとしてキャリアを積んでいる筆者がデータサイエンティストを解像度高く細分化した「キャリアタイプ」を定義します。
また、各「キャリアタイプ」に対して、企業・求人を紐づけて解説していきます。さらには、各「キャリアタイプ」ごとに最適な転職サイトも含めて、紹介します。
筆者は本ブログを「【失敗しない】データサイエンティストの転職方法No1サイト」を目指して、データサイエンティストについて深く解説していきます。
ぜひ、転職を成功させて、自身がなりたいデータサイエンティストを実現させましょう！
【そもそも論】データサイエンティストの定義
そもそも論として、データサイエンティストの定義をまずは冒頭で説明しておきます。
本ブログで扱うデータサイエンティストの定義は「データを活用して、ビジネス課題を解決する職業」です。
転職市場でデータサイエンティストと呼ばれる【あいまいさ】をカバーするために、広くデータサイエンティストを定義しています。
データサイエンティストの転職よくあるミスマッチ
データサイエンティストの転職でよくあるミスマッチについて、自身の経験も基に解説していきます。
データサイエンティストの転職でよくあるミスマッチは下記のようなものです。
- 入社前に想像していた仕事と実際の仕事に乖離がある
- 自分が希望していた仕事と違う
ここでは働き方であったり、人間関係だったり、一般的な転職でも起こりうるものは割愛して、データサイエンティスト特有のミスマッチについて詳しく解説していきます。
入社前に想像していた仕事と実際の仕事に乖離がある
一つ目が「入社前に想像していた仕事と担当する仕事が違う」ということです。
具体的な例を挙げると下記のような事象です。
- 機械学習などの高度な分析が少なく、単純作業が多い
- データ整備・加工が業務の大半を占め、分析できる時間が少ない
- 運用に近い仕事が多く、作業感が強い
などのようなことです。
これは、実際に筆者が在籍している会社でもよく発生する事象になります。
特に、データサイエンティストとしてあまり経験のない若手中途の方や、新卒によく起きるミスマッチです。
データサイエンティストが高度な分析人材として映っており、過度な期待上昇によるものです。
原因は本人の「職種理解の浅さ」にあります。
職種を深く理解することで、このミスマッチは回避することができます。
自分が希望していた仕事と違う
二つ目は「自分が希望していた仕事と違う」ということです。
具体的には下記のようなものがあります。
- 機械学習などの高度分析を希望していたのに、実際は単純な基礎集計ばかり
- ビジネスに提言するような分析を希望していたのに、データ調査ばかり
- データ基盤などのエンジニアリングを希望していたのに、データ分析を担当
こちらも筆者が在籍する会社で実際に発生したミスマッチです。
特に、一定の社会経験を積んでやりたいことがある程度定まっているミドルの中途入社者に多い傾向があります。
これは会社側で適切なポジションを用意できなかったパターンであり、企業側の責任です。
原因は「人事側と現場側で明確に欲しい人物像がすり合っていない」ということです。
企業規模が大きい会社だと比較的起きやすいミスマッチです。
このようにデータサイエンティストの転職のミスマッチは大きく二つあります。
前者の「入社前に想像していた仕事と実際の仕事に乖離がある」ことは自身の職種理解で済む問題でもあるため、理解を深めて対策することはできます。
一方で、後者の「自分が希望していた仕事と違う」ことに関しては自分自身でリスクを0にすることは不可能でしょう。
しかし、リスクを低減することはできます。
リスクを認識した上で、限りなく自己理解を深めて、自身のやりたい業務を明確にすることで、転職失敗のリスクを限りなく低くすることができます。
ミスマッチが発生する要因（転職志望者要因）
ミスマッチが発生する転職志望者側の要因について、もう少し深ぼって解説していきたいと思います。
ミスマッチが発生する転職志望者側の要因としては下記に集約されます。
- データサイエンティストの理解が浅い
- 自己理解が浅い
- 企業理解が浅い
詳しく解説していきます。
データサイエンティストの理解が浅い
一つ目は「データサイエンティストの理解が浅い」ということです。
データサイエンティストの実際の仕事内容を深く理解しきれておらず、過度に自分の中で期待値が上がってしまうことが原因です。
データサイエンティストとは定義が広範であり、具体的にどのようなタイプがいるのか、理解することが大切です。
職業を深く理解した上で、自身のやりたいこと、企業を決めていくことが必要です。
しかし、データサイエンティストの仕事内容が詳しく語られている情報はあまり多くなく、理解する環境が多くないことが課題です。
本ブログではデータサイエンティストを解像度高く理解できる情報をまとめていき、課題を解決していきます。
自己理解が浅い
二つ目は「自己理解が浅い」ことです。
自己理解とは、自身がやりたい仕事がどのようなものかを明確にすることです。
自身のいままでの経験や興味を持っているものを踏まえて、自身のやりたいことを明確にすることがミスマッチの防止につながります。
データサイエンティストという職種は多様な役割を持ち、それぞれに得意・不得意があります。
まずはデータサイエンティストという職業を深く理解した上で、自己理解を進めることで、転職の失敗リスクを最低限にすることができるでしょう。
企業理解が浅い
三つ目は「企業理解が浅い」ことです。
各企業がどのようなデータサイエンティストを欲しているのかを理解することが重要です。
各企業で必要となるデータサイエンティストは大きく異なります。
例えば、コンサルティングファームで必要なデータサイエンティストと、製薬メーカーで必要なデータサイエンティストはスキルも役割も異なります。
各企業がどのようなデータサイエンティストを欲しているのか、基礎理解をした上で、企業を選定することが望ましいです。
しかし、各企業はデータサイエンティストという職業をあいまいな定義のまま使っているため、見極めるのが難しいというのが実情です。
そこで本ブログでは、実際の求人と照らしてどのようなデータサイエンティストなのか解説していきます。
ぜひ、参考にしながら企業理解を深めましょう！
ミスマッチが発生する要因（企業要因）
一方で、ミスマッチが発生する要因は企業側にあることも多いです。
企業側の要因のため、完全に防ぐことは難しいですが、リスクを理解しておくことで一定の対策は可能です。
企業側のよくあるミスマッチ要因も理解を深めておきましょう。
下記がよくある企業側のミスマッチ要因です。実際に筆者が所属している会社でも発生した事例もあります。
- 採用側と事業部側で必要な人材要件がすり合っていない
- 仕事が流動的で機会がなくなった
- なんとなく必要で採用したが具体的な案件はない
詳しく解説しています。
採用側と事業部側で必要な人材要件がすり合っていない
一つ目は「採用側と事業部側で必要な人材要件がすり合っていない」ことです。
どのような企業でも、採用を担当する人材とデータサイエンティスト業務をする人材は分かれていることが多いです。
そのため、データサイエンティスト側から採用担当に人材の要件を伝えて、求人を出すプロセスが一般的です。
しかし、採用担当はデータサイエンティストでないことが多く、求めているデータサイエンティスト像がすり合いきっていないことがあります。
上記が原因となり、入社前と入社後のミスマッチが発生することがあります。
このようなミスマッチを避けるためには必ず事業部側のデータサイエンティストと会話する機会を設けてもらうことが必要です。
仕事が流動的で機会がなくなった
二つ目は「仕事が流動的で機会がなくなった」というパターンです。
どのような企業であっても、予算の削減や市場環境の変化に対応するためにプロジェクトがなくなるということはあります。
そのため、入社前に予定していた機会がなくなってしまい、入社前と入社後の仕事内容にギャップが生じたというケースです。
これは正直、企業側にいても中々頭を悩ませる問題であり、どうしても発生してしまう事象です。
対策としては、自身がなりたいデータサイエンティスト像を多く募集している企業に入ることです。
類似の案件が多ければ、近しい仕事ができるため、流動性のリスクを回避できます。
企業選択を深く行い、リスクを最小限にすることが重要です。
なんとなく必要で採用したが具体的な案件はない
三つ目は「なんとなく必要で採用したが具体的な案件はない」という要因です。
例えば、データ分析を主軸に事業運営していたが、エンジニア系の人材を採用してエンジニアリング事業を作っていこうとするようなフェーズにあるとします。
そのような時には、具体的な案件を作ることと並行して、人材の採用を進めていくことが多いです。
案件が上手く生まれれば問題はないのですが、上手くいかなかった場合は「採用されたが、案件がない」という状況に陥ってしまいます。
採用目線では、人材を確保したいので、あたかも案件があるように見せてしまうことも多いというのが実情です。
このようなリスクを防ぐには、自身がどのような案件に携わるか必ず具体的に聞いておくことが重要です。
このように、データサイエンティストの転職でミスマッチが起きる要因は企業側にもあるのが実情です。
完全にリスクは0にできないものの、理解をしておくことで対策することができるため、企業側の理解も深めておきましょう。
失敗しないデータサイエンティストの転職方法
失敗しないデータサイエンティストの転職方法について解説していきます。
上記で述べてきたミスマッチを防ぐためにも、転職には様々な準備が必要です。
特に、企業側にも要因があることも多く、「企業の罠」にかからないようにも対策が必要です。
失敗しないデータサイエンティストの転職方法は下記の4つのSTEPです。
- データサイエンティストを徹底的に理解する
- 自己理解を徹底的に深める
- キャリア志向に合致した転職サイトに登録する
- 企業を徹底的に理解する
詳しく解説していきます。
①データサイエンティストを徹底的に理解する
まずは、データサイエンティストを徹底的に理解することが最初のSTEPです。
一般的に広められているデータサイエンティストは広義の意味で使われています。
その程度の理解ではデータサイエンティストを「徹底的に理解する」ことはできません。
本ブログでは筆者のマネジメント経験を活かして、下記のようにデータサイエンティストをより詳細な「キャリアタイプ」に定義していきます。
それぞれの「キャリアタイプ」に対して、スキル・汎用性・将来性・需要がある企業などの観点で特徴を解説していきます。
データサイエンティストをより細かい「キャリアタイプ」で徹底的に理解することがスタートラインです。
まずは、データサイエンティストを深く理解していきましょう！
データサイエンティストを徹底的に理解するには下記をチェック！
➁自己理解を徹底的に深める
次に、自己理解を徹底的に深めるSTEPです。
データサイエンティストを徹底的に理解したら、自己理解を深め、自身が目指す「キャリアタイプ」を決定することが重要です。
「キャリアタイプ」が明確になれば、自身に必要なスキル・入るべき会社が明確になります。
自己理解が浅ければ、「企業の罠」にかかり転職の失敗リスクは高くなります。
本ブログでは自身のマネジメント経験を基に、各「キャリアタイプ」がどのような人に適性があるかを解説していきます。
ぜひ参考にしていただき、自身が目指すべき方向性を定めましょう！
「自己理解を深め方」は、下記をチェック！
➂キャリア志向に合致した転職サイトに登録する
次に、「キャリア志向に合致した転職サイトに登録する」STEPです。
各キャリアタイプによって、使うべき転職サイトは異なります。
コンサル系に強い転職サイト、エンジニア系に強い転職サイト、メーカー系に強い転職サイトなど様々です。
自身が目指すべきキャリアタイプによって、転職サイトを使い分けるとことで適切な求人に辿り着けるだけでなく、より専門性の高いキャリアアドバイスを受けることができます。
本ブログでは、各キャリアタイプに最適な転職サイトを紹介します。
ぜひ、参考にしていただき、情報収集・希望する企業を見つけましょう！
データサイエンティストにおすすめの転職サイトは下記をチェック！
④企業を徹底的に理解する
最後が「企業を徹底的に理解する」STEPです。
企業形態によって、求めているデータサイエンティスト像「キャリアタイプ」は異なります。
複数のキャリアタイプを求めている企業もありますが、事業形態によってその割合は異なります。
自身が志望する「キャリアタイプ」と企業が主として欲している「キャリアタイプ」が合致することで、転職のミスマッチを防ぐことができます。
そのためには、自身が志望する「キャリアタイプ」に合致する企業を徹底的に調べる必要があります。
本ブログでは、実際の求人を見ながら、各キャリアタイプに適性のある企業を解説していきます。
本ブログや転職サイトの情報を基に企業理解を深めましょう！
志望動機や面接対策 Tip’ｓ
自身のマネジメント経験・面接官の経験から、志望動機や面接対策のTip’sに関しても、有用なTip’sをまとめていきます。
正直、前述したSTEPを適切にこなせば志望動機などは固まっているはずです。
しかし、転職はなにかと不安が付きものなので、不安を少しでも拭えるようなTip’sをまとめていきます。
データサイエンティストの転職に迷ったら
それでもデータサイエンティストの転職に迷ったら、直接ご連絡頂ければキャリア相談に乗らせて頂きます。
50人以上のデータサイエンティストのキャリア相談を経験した筆者の立場から、全力でサポートさせていただきます。
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適切な知識と準備で「失敗しない転職」をしよう
データサイエンティストの転職は適切な知識と準備が重要です。
「失敗しない転職」を実現させるには、正しくデータサイエンティストを理解して、自身のなりたいデータサイエンティスト像を明確にすることが必ず必要です。
「企業の罠」にかからないように、適切な目線を養って、自身が納得いく転職を目指しましょう！
今回は以上です。
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