金融業界のクライアント企業を担当し、自然言語処理技術を使った研究開発業務をサポートしています。仕事内容としてはデータサイエンティストというよりも研究者に近いかもしれません。クライアントが次に開発する製品の基礎部分を調査するため、新しい論文を読み、その中で公開されているコードを用いてどれくらいの精度のモデルを出せるか、プロトタイプを作ってみるところまでが一連の流れです。

日々の動き方でいうと、午前中は自宅で論文を読むことに集中し、午後はその論文のコードを確認したり、論文内容をパワーポイント資料にまとめたりすることが多いですね。本格的にプロトタイプを作る実装に入るとプログラミングに集中する時間がほとんどになる日も。

クライアントとは週1回の定例ミーティングを設け、その週の成果について説明します。やりがいを感じるのは、海外の論文をもとに試行錯誤して高いモデル精度を出し、クライアントに喜んでもらえたとき。「業界未経験なのにここまでできるなんてすごい」と言っていただき、本当にうれしかったです。業務を通じて最先端の技術やトレンドに触れられるのも刺激的です。

私の場合は、入社後すぐに自然言語処理技術のプロジェクトへのアサインが決まりました。最初にプロジェクトの概要を聞いたときには、正直に言って少し尻込みしましたね。大学院時代に材料系の論文を読み漁っていた経験はありますが、業界未経験の自分に本当にプロジェクトを進められるのか不安もあったんです。そのため、入社後の1カ月は勉強とインプットに特化する期間とさせてもらいました。

最初の2週間はTableauというデータ可視化ツールを勉強。残りの2週間でプロジェクトに関する論文を読み進めていきます。GAFAなど海外の先進企業が発表する英語の論文を読みながら、同時にプログラミングなどの技術面の勉強も進めていたのでハードでしたが、この期間でプロジェクトへ向けた良い助走ができたと思います。
今は私が入社したときよりも研修カリキュラムが進化していて、適性や興味に合わせてさまざまな分野のケーススタディを学べるようになりました。たとえば金融に興味があれば、仮想通貨関連のアプリを作ってみるといった実践も可能です。エスタイルの学びの環境は、とても充実していますよ。