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30代 | 女性
戦略コンサルタント
社会人歴
10〜15年
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年収をあげたい, 新たに挑戦したい職種/業界ができた, 業務内容とのアンマッチ
現職ではひたすらデータ分析を通じたカスタマーサクセスをしていたため、飽きが来ていました。また、下記2点の理由で今の会社にいるよりも、転職する方が良いと感じていました。 ①データを顧客のビジネス課題解決に結びつけるにはどうしたらいいかを考える上ではデータサイエンティスト専門部署にいるよりも、フロントラインにいる方が良い。 ②日本は理系人材の給与が低く押さえられがちのため、グローバルな会社で働く方が給与が良い。
データの専門家が、他職種(特に顧客と直接接する職種)と連携しサービスの品質をあげたり、顧客や経営への示唆を導き出したりといった形で積極的に前面に出られるかが重視ポイントでした。年収や、外資であるかは2番目の重視ポイントでした。元々コンサルの仕事をしていたので、特にコンサル業界であればバリューを出すイメージが湧きやすかったです。
大学卒業後すぐ、シンクタンクでシステムコンサルタントとして働き、それから専門性をつけるためデータに特化した事業会社の部署に転職しました。2社での経験から、転職・アサイン後すぐにキャッチアップする学習能力と、解くべき課題をじっくり考え長期的な問題解決に繋げるシステムや分析ロジックを作る思考の深さが身につきました。現在は戦略コンサルとデータサイエンティストが同居しお互いの専門知見を活かして顧客に重要な意思決定を促しています。前職のシステムとデータの専門知識は、提案する戦略の実現性を担保する上で重要なパーツで、それらの点についてディープに語れることは顧客からの信頼にも繋がっていると感じています。
社会人歴5〜10年
機械学習エンジニア(係長・リーダークラス)
ソフトウェアエンジニア,係長・リーダークラス
NTTドコモ
機械学習エンジニア,係長・リーダークラス
転職時の年収変化金額
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社会人歴10〜15年
新規事業企画・事業開発(課長・マネージャークラス)
ベンチャーキャピタリスト,課長・マネージャークラス
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新規事業企画・事業開発,課長・マネージャークラス
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IT・通信
2020年08月 内定
データサイエンティスト MSD(役職なし)
男性
選考通過者の
対策内容が見れます(全272文字)
2023年06月 内定
データサイエンティスト インターネット広告事業部(役職なし)
対策内容が見れます(全469文字)
2024年12月 内定
データサイエンティスト オープンポジション、もしくは選考時点で事業部・部門は未定(役職なし)
20代前半 (当時) | 女性
対策内容が見れます(全436文字)
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