Awaken English Power!https://eng-image-learning.com/blog/2024-03-28T12:08:02+00:00~ An English Learner's Esnography転職時の自己アピール方法2021-03-22T05:16:29+00:002024-03-28T12:08:02+00:00Autherhttps://eng-image-learning.com/blog/author/Auther/https://eng-image-learning.com/blog/%E8%BB%A2%E8%81%B7%E6%99%82%E3%81%AE%E8%87%AA%E5%B7%B1%E3%82%A2%E3%83%94%E3%83%BC%E3%83%AB%E6%96%B9%E6%B3%95/<p>育休取得も早、9カ月ほどが経ち、かなり成長することができた。今まで欲しいと感じていた知識や経験がすでに手元にあり、やりたいことは大概自作できるまでになった(WEB限定の話)。なりたい自分になることがようやくでき、自信もついたことでこれを機に転職しようと思う。</p>
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<p>昨日、面接を久しぶりに受けてみたが、いつもなら緊張するところ、今は全く動じない自分がいることに気が付いた。他人にどう思われたところで自分の技術や経験がなくなるわけではなく、不採用の通知が来たところで「ああ、この人は理解できなかったんだな」「レベルが低いな」としか思わなかった。反省などする必要はなく、すべて相手が悪いと結論付けることができるようになった。また、入れたところでどのような扱いをされるか分かったものではないので、その意味で行かなくて正解ということもかなりの確率であると思っているし、その意味では逆にありがたい通知だと感じている。受かってもいいし、すべってもいい。ようはどうでもいいのだ。ただ自分のやりたいことをやらせてくれる会社を探し、行くだけの話。これが達観した技術者のあるべき姿なのだと思う。</p>
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<p>とはいえ、自分を表現するときにある程度決まったことを言うほうが、考えがまとまっていてクレバーにみられることもあるので、言いたいことを、伝えたいことを前もって決めていく必要もあるのかと感じた。そこでブログを通じて言いたいことをいったんまとめてみようと思う。個人的にはこれだけ失敗しました。だから自分はこれだけ成長しました、と言いたいところだが、日本の企業様は中小含めて失敗ということに慣れておらず、失敗は傷物として扱われる場合がある。なので傷をあまりハードな状態で見せない工夫も必要だと感じる。まあ、一般の方はそんな必要もないのだろうが。むしろどう自分を大きくみせようか、そのようなことが悩みの人が多いだろう。そういった方の参考にはならないので悪しからず。</p>
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<p>自分だけができる希少価値のある仕事について</p>
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<p>データサイエンスという職業が確立し、文系ではありつつ確率統計を中心に勉強していたことが実践できる場が創造され、これ自体は大変ラッキーだった。とはいえ、この職業を一般的に志す人たちは主に理系分野でもゴリゴリの方が多く、プログラミング・数学といった部分で大きく引けを取ることは残念ながら事実である。それでもこの職業に自分が果たせる部分が多大にある。それは技術的な側面でのカバーできる範囲の広さと営業力だと思う。</p>
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<p>データサイエンスの分野で言えば、統計・時系列を大学院時代にみっちり叩き込んだ。ベイズ理論もビジネスに応用可能が高いと感じ、勉強を継続して行ってきた。機械学習に関してはそれほど力は入れなかったが、理由は前処理してライブラリにデータを突っ込めは作業自体は終了だと思ったからだ。機械学習の場合、アウトプットが何かを理解する必要はあまりなく、また今後クラウドの発展と共にライブラリが充実することは予測され、それをどう使うかが重要だと感じたから、理論そのものを完全に理解しようとは思わなかった。</p>
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<p>一方で営業力はゴリゴリの数学系データサイエンティストが最も苦手とする分野だと感じたから。彼らの中には「客前で話すことも厭わない」という人も普通にいると思う。また決して下手というわけではないであろう。ただどれだけ相手の力量や理解度を把握して話しているだろうか。理論習得しただけでは業界に通じた知識も希薄であろう。私は若いころにシステムを使う側の人間として何年も働いていたので、一般的な人がどういったところに食いつく、つまり彼らが面白いと思うことにセンシティブ(客観的になれる)だし、金融、広告、広告を通じてアパレル、不動産、人材といった業界に詳しくなることができた。こういったことは営業に大変に有利である。業界に通じていないと、第三者的な立場になった時、ほぼ孤立する。また、先方がこちらに期待していることはシステム作成ではなく、実際はアイデアそのものである場合が多々ある。その場合、業界を知っていなければそもその良いアイデアなど出るはずがない。</p>
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<p>一方でそうあれば営業部員を雇えば良いという話になるがそれはそれでまた問題がある。彼らは知識を創造できないのだ。過去こういったことをやりました、はいデータをもらいました、のようなな上辺だけでしか語ることができない。データ分析を行っても自分でやっていないので、結局データサイエンティストを連れてくるしかない。これではただのコストになるだけである。私の場合、高単価の案件であればPOC(Proof of Concept)までは独力で行うことができるし、小規模案件なら自力で自走可能だ。できる範囲が多いのでコミュニケーションコストは最小で、さらに小規模案件なら爆速で作ることができる。自走することでスキルは自動的に向上していく。</p>
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<p>次の面接ではこのようなことを言ってみようと思う。どういう反応が得られるか。今から楽しみである。</p>
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<p></p>転職のススメ2020-12-10T21:59:23+00:002024-03-28T10:17:29+00:00Autherhttps://eng-image-learning.com/blog/author/Auther/https://eng-image-learning.com/blog/%E8%BB%A2%E8%81%B7%E3%81%AE%E3%82%B9%E3%82%B9%E3%83%A1/<p>私は十数年間働いているうち、4回ほど転職した。理由は主にスキルアップである。この目標は達成し続けれらたはずである。文系事務職から始まって、データサイエンティストを経験し、さらにWEB系の知識も持っており、一つのサイトをゼロから構築できる。広範で柔軟な考え方ができるので、コンテンツも含めた自らのアイデアを誰の力も借りることなく、運営し、拡張することができる。</p>
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<p>十分に実践可能なスキルとして列挙すると、</p>
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<p>英語:Master of Science in Economics取得</p>
<p>HTML,CSS(テーマを変更拡張)</p>
<p>Vue.js(Javascriptで何ができるか知っているのでその方法をVueで適用)</p>
<p>webフレームワーク:Django(<span>セキュリティやサーバー含む</span>)</p>
<p>データサイエンス(統計全般、ベイズ系、機械学習の応用)</p>
<p>SQL(ビッグサイズデータの取り扱い、前処理)</p>
<p>PYTHON、R(スクレイピング、機械学習、前処理)</p>
<p>VBA</p>
<p>業界の一般的な知識として広告、金融に精通</p>
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<p>その他、健全な趣味として</p>
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<p>ランニング、筋トレ(BMI20程度、スリムで筋肉質の体を維持)</p>
<p>目標タイムはフルマラソン【2:40切り】</p>
<p>基本、頭と体はつながっていると考え、集中力・認知力の維持向上を目的としている</p>
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<p>一般の方と比べて、スキルの獲得範囲はかなり広い。それぞれの知識は有機的につながっており、経済という広いテーマで世の中を俯瞰する頭をもち、様々な興味関心を喚起しつつ、自らの考えを再構築・再生成・再検証(データサイエンス)、そしてそれを表現するWEBプログラミング。知識リソースは日本語に限定されないため、英語のリソースをフル活用可能。このインプットからアウトプットまでそつなくこなすことができるので階段を一段一段確実に登っていくことができる。テストで合格すればゴールという明確な目標が無くても、興味の赴くまま自己を拡張し続けることができる。今は、営業的に説明する能力を開花させるために、Youtubeで英語文法や単語についての解説動画を作ることを考えている。株の知識もあるので、ニュースの解説や株式分析に関する時事的な話題でもよい。知識を整理し、理路整然と話す力は実践しないとなかなか定着しない。この実践をYoutubeでやろうというのだ。このような考えを持つ人はほぼいないだろう。この柔軟性こそ、私のアイデンティティと言っても過言ではない。</p>
<p>40にもなると、人は大抵stubbornになる。一つのことしかできないといつか知識の獲得はゴールを迎え、それ以上新しいものを獲得しようというモチベーションは無くなってしまう。言い方によってはスペシャリストと呼ぶこともできよう。確かにスペシャリストは局所的なソリューションであれば素早く見つけることができる。スペシャリストが連携し合い、一つの大きなプロジェクトをミスなく、素早く完結させる。これは理想だろう。</p>
<p>しかし実際は問題が頻発する。多くの場合、全体の最適化は局所的な最適化のacumulationではないからだ。そうすると必ず各個の最適化できない側のスペシャリスト達は不満をため込み、プロジェクトの抵抗勢力へと変貌する。一般的に40から転職が難しくなる理由はここにあるのではと思う。私も採用する立場であれば、このような自称スペシャリストはいらない。柔軟に物事を捉えられず、自らの存在価値だけ最大化しようというだけの人物に価値はない。</p>
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<p>このように一つの企業に育てられると、その分野での知識しか身につかない。しかしそれが自信になり、だれにも負けないという自尊心が芽生えるともう成長することはない。成長をやめた人間に幾何の価値もないのだ。常に成長し、全体をそつなくこなす人材。これは結局転職市場でもかなり稀有な存在のため、比較的採用されやすい。一般的に転職する人は有能(っぽい)人材か、今の職場が自分に合わないので環境を変えようとしているダメ人材かのどちらかである。どちらにしろ、断片化された仕事のプロセスをこなすことしかできない人材である。必要とされているのは主にこの仕事をしてもらいたい、という希望はあり、一見スペシャリストであればあるほど転職しやすと思われがちである。しかし、時の流れとともに大抵は部署で求められる知識は変化するため、外部に頼ろうとする。もちろん内部で育てようとするが、絶対的にその知識を活用できなければできない仕事は創出されにくいため、結局そのような人材は育てられない。データサイエンスとは良い例で、その部署でその知識を持つ人が一人でもいれば、圧倒的な効率効果を生み出すことができる。しかし実際は単に事務職的な仕事で終わっていればたとえPMでも外部のシステム構築はできても、内部のシステム構築はできない。全く専門外だからだ。このような場合、ウェブ構築の知識を持ち、かつデータサイエンス並びにプログラミングをできる人材がいれば企業としては喉から手が出るほど欲しい。</p>
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<p>またこのような条件で入社できれば多少その時点でデータサイエンスの知識が欠けていたとしても、内部のシステム構築なので期限はないし、比較的自由に作れ、失敗してもお咎めはない。時間を使って勉強しながら仕事ができるのだ。こうやって必要な知識を拡大していくのである。このように転職は自らのスペシャリティを高めるのではなく、スケーラビリティ(拡張性)を高めるために使うのである。そうやって唯一無二の人材になる。そうすればもう安泰である。しかも時間に追われることはなく、忙しい(ふり?)こともない。転職カードはこうやって切るべきだ。</p>
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