1. 自己紹介、学生時代のこと、入社の経緯
私は2022年4月に新卒でAvintonに入社しました。
学生時代は文系でしたが、経済学が専門だったことから、統計分析を応用して経済理論を研究する分野に興味を持ち、Rでデータ分析をしていました。また、ゼミの活動としてディベートやプレゼンを数多くこなしたり、学外では塾講師としてのアルバイト以外にギグワーカーとして仕事をしてみたりもしました。今振り返ると、興味を持ったことについて調べたり、とりあえずやってみたりといった癖が当時からついており、後の仕事に繋がったように思えます。就職活動ではIT業界を志望し、SaaS企業のビジネス職の内定を貰うことができました。しかし、データサイエンスやAIに対する興味と、エンジニアとして開発に携わりたいという思いから、内定を辞退して就職活動を継続し、縁あってAvintonに入社する運びとなりました。
2. 入社後のプロジェクト
こうしてデータ・AI領域のエンジニアを目指し、入社後の最初の1ヶ月は、Linuxの初歩を学びながら、AvintonAcademyで提供される多様な学習リソースを活用しエンジニアとしての基礎力を養っていました。元々ITについて専門外だったことと就職活動自体が長期化して入社前の学習時間がなかったことで、同期と比較して遅れを感じていました。そのため、実務に移るのも遅い方になるかと思っていたのですが、予想に反して同期に先んじてクライアント先での業務を始めることになりました。
というのも、クライアント先で勤務していた先輩が退職されることになり、当時の人事と営業が私の技術領域や適性を見極めた上で、後任として声をかけてくれたのです。この時は自分のスキルがまだ十分でないことへの不安もありましたが、成長のチャンスを逃さないため、思い切って挑戦することに決めました。
クライアント先では主に、BIツールを用いたインシデント対応のためのシステムの提案やKPIの可視化、分析のためのシステムの開発に関わることになります。その中での業務は非常に多岐にわたり、Pythonを使用したログデータの分析やデータ加工を自動化するプログラムの作成、デモ用のダッシュボードの試作、データパイプラインの仮説検証などを担当していました。さらに、資料作成も任され、エンドユーザーや協力会社との折衝への参加もしていました。そして1年目が終わり、さらなる挑戦が待っていました。2年目には、派遣先が変わり、今度は画像分野の機械学習モデルの開発を担当することになったのです。この分野はこれまで全く経験がなく、勉強もほとんどできていませんでしたが、画像データを処理するプログラムの作成や、物体検知モデルによる学習、テスト結果の精度出力、試行結果の報告資料の作成といったプロジェクトの大部分の作業を担っていました。
3．挑戦と成長の過程：技術不足を克服するための取り組み
派遣先でエンジニアとして仕事を進めていく上で、プログラミングやその他ツールの勉強不足は、私が直面した大きな課題でした。
コーディングについてはほとんどPythonを使用していましたが、実務を始めた当初は何度もエラーを出しながら何とかプログラムを完成させていました。さらに環境や担当する領域が変わり、新たに画像データを扱うようになった際には、より複雑なプログラムを書くことが求められ、コーディング能力の不足が顕著になりました。
また、最初の現場で使用されていたElasticsearch、Logstash、Kibanaといったツールについては、自社での学習中は名前すら聞いたことがないものでした。現場で用意された研修資料を活用して基本的な操作方法を学びましたが、詳細なGUIの操作や設定ファイルの書き方については、自分で調べながら進める必要がありました。求められるスキルとのギャップに苦しみながらも、不具合を解消する方法や要件を実現するための要素を一つ一つ調べ、時には仕事終わりや休日にもアルゴリズムを考えたり、コードを書いて動かしてみたりといった積み重ねをしたことで着実に技術を身につけていきました。
4. 課題に対するアプローチ・マインドセット、成長要因
私がAvintonでのキャリアをスタートしてから、常に新しい課題や分からないことに直面していました。その中で一貫して持ち続けたのは、「とりあえずやってみる」というシンプルながら強力なマインドセットでした。この姿勢が、私を大きく成長させてくれた要因だと感じています。
経験のないタスクでも、できるかどうかにかかわらず引き受け、目的やゴールからそれを実現する要素を分析し、必要な情報を収集したり、周囲に相談したりといった一連の取り組みを繰り返したことで、与えられたタスクに対して成果を出すことができるようになりました。
それから、業務に慣れてきた頃合いで具体的に指示されたこと以外にも何かできることがないか考えてやってみたり、成果物に追加的な要素を加えてみたり、といった工夫をしたことも成長の要因です。例えば、Kibanaでのダッシュボードの試作は詳細な仕様が固まっていない状況で作業していたこともあり、ユーザー目線で何か役立つ機能やグラフを作ることができないか、或いは提供されている機能を試しながらそのうち使えそうなものはないかと比較的自由に考えて作業を進めていました。範疇を決めずに機能を調べたり、試してみたりしてみたことで、後々のプロジェクトにおいて設計の相談を受けることができ、また、他のメンバーが実現が難しいと言っていた要件を実現することもできました。
5. 技術以外で実務に活きた経験
新卒としてエンジニアとして仕事をする上で技術不足は課題でしたが、意外にもそれまでの経験で役立ったことがありました。一つは大学でプレゼンやディベートをやっていたことで、資料作成をこなす機会が多くあったことです。
新卒のエンジニアとしての入社前は、エンジニアの仕事はコードをひたすら書き続けるものだと考えていましたが、実際にはお客様への提案や報告、打ち合わせのための資料作成が非常に重要な業務の一部であることに気づきました。資料作成に慣れていたおかげで、スムーズに作業を進めることができ、同じプロジェクトで開発に携わっていた方から「システムの設計について非常に分かりやすい」とのフィードバックをいただくことができました。技術力が未熟な部分を補うことはできなかったかもしれませんが、それでもこのスキルが自分にとっての強みとなったのは間違いありません。
また、プレゼンやディベートのための情報収集では、英語を頻繁に使う機会がありました。この経験が、実務で非常に役立っています。特に、コードを実行した際に発生するエラーの原因や回避方法を調べるとき、日本語版のドキュメントがないツールを利用する際などに、英語での調査が苦にならなくなっています。このようなスキルは、日々の業務を効率よく進める上で欠かせないものとなっています。
6. まとめ
私がIT分野でキャリアをスタートさせたとき、未経験という状態からのスタートでした。しかし、与えられたチャンスを逃さず、仕事の中で成長することで、データエンジニアリングやAIの領域で実績を積むことができました。そして今後も臆さず、これまで携わってこなかった技術領域やマネジメント、コンサルティングなどに挑戦していこうと考えています。
この記事を読んでいる皆さんの中には、IT未経験の状態から新卒エンジニアとしてキャリアを進めようと考えている方もいらっしゃるかもしれません。新卒エンジニアとしてスタートを切る際に、必要なスキルを身につけることはもちろん大切ですが、過度に恐れず一歩踏み出してみることで道が開けるかも知れません。
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