日本IBMからの転職体験談(データサイエンティスト/女性/20代)
20代 | 女性
データサイエンティスト
社会人歴 | 3年未満 |
|---|---|
退職時の職種 | データサイエンティスト |
退職時の役職 | 役職なし |
入社先の職種 | データサイエンティスト |
入社先の役職 | 役職なし |
日本IBM
データサイエンティスト,役職なし
転職を考えた理由・きっかけ
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転職を考えた理由・きっかけの詳細
業務を通じて高度な分析スキルやAI実装経験を積むことはできましたが、関わるプロジェクトの多くが特定領域や既存サービスの改善に留まり、クライアントの事業戦略や業務変革といった上流工程に直接携わる機会は限られていました。また、社内でのキャリアパスも専門領域ごとに縦割り化されており、データ利活用の構想策定から実装・定着化までを一貫して支援する経験が得にくい環境でした。
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転職活動で重視したポイント
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転職活動で重視したポイントの詳細
前職では落ち着いた風土と安定したプロセスの中で着実に成果を積み上げる文化がありましたが、その反面、意思決定のスピードや新しい技術・手法の導入に時間がかかる場面も多く見られました。私自身は、変化の早いデータ・AI領域において、新しいテクノロジーやアプローチを柔軟かつスピーディに取り入れ、試行錯誤を繰り返すスタイルが合っていると感じており、この価値観にフィットする企業を探していました。アクセンチュアは、挑戦を歓迎する風土や個人の裁量の大きさ、異なるバックグラウンドを持つメンバーとのコラボレーション環境が整っており、自分の志向性に近いと感じました。 次に企業の安定性ですが、長期的に安心して働ける基盤は重要だと考えています。アクセンチュアはグローバルでの売上・利益が安定的に成長しており、国内外の幅広い業界に顧客基盤を持っています。特にデジタル・クラウド・AI領域への投資が継続的に行われており、市場環境の変化に強いビジネスモデルを確立している点が魅力でした。
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これまでの経験
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転職で役立ったこれまでの経験の詳細
まず、データ分析・AI実装の実務経験について、前職ではPythonやSQLを用いたデータパイプラインの構築、機械学習モデルの開発・評価、BIツール(Power BIやTableau)による可視化まで、一連のデータ活用プロセスを担当しました。加えて、AzureやAWSなどのクラウド環境を活用したデータ基盤の設計・運用経験は、アクセンチュアのように大規模かつマルチクラウド対応のプロジェクトでも即戦力として活かせる強みとなりました。 次に、顧客課題に応じたソリューション設計力です。前職では特定業界に限らず、製造・金融・小売など多様な業界の案件に関わり、業務特性やデータ構造の違いに応じて最適な分析手法やモデル構成を選定しました。特にPoC(概念実証)段階から要件定義、実装、効果測定までを一貫して経験したことで、課題設定から価値創出までの流れを俯瞰して捉えられるようになったことは、コンサルタント職への適応に大きく寄与しました。
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転職時に検討した企業
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