今回は実際にご相談があった「データエンジニアを目指す海外修士生Aさん」のご相談内容をまとめていきます。同じ悩みを抱える方の参考になってほしい「ぬるったんキャリア相談サービス」の価値を伝えたいという2点が理由です。データエンジニアとして、キャリアを考えている方の悩み解決に少しでもつながれば幸いです。自身もキャリアを相談したい!と思った方はこちらのページをご覧ください。実際に筆者が相談に乗らせてもらったAさんの相談内容です。非常に具体的に自身のキャリアを考えており、素晴らしい方でした。しては下記のような、ご状況・ご経験でした。希望キャリア相談サービスの形式:Zoom悩みポイント:現在、海外での就職活動中で、ビザの制約により2年間、週に40時間しか働くことができません。採用プロセスが長期化しているため、同時に日本でもリモートのデータ関連の実務経験を積みたいと考えています。現在は就職活動中のため、フルタイム(週40時間以上)のコミットも可能です。データ分析の実務経験は短いながらもあり、基礎的な分析スキルは身に付いている状態です。年齢も若く、十分にデータサイエンティストとして、就職できるポテンシャルはあります。相談事項としては、下記のようなものです。相談したい事項:・リモートでのデータ関連のお仕事を探しているのですが、以下以外に取れる行動はありますでしょうか。現在は、データエンジニア又はエネルギーに関するデータ分析or予測に焦点を絞っております。・エネルギー業界では、データアナリスト職、製品開発型が主流と思いますが、データエンジニア職もあるのでしょうか。(製品開発型とデータエンジニア職が統合されたような職種が見受けられます。)・エネルギーのデータ分析はAIの進展により作業効率が向上し、需要が少し減少する可能性があると考えています。こちらについてぬるったんさんの意見をご教授頂けませんでしょうか。エネルギー関連の領域でのデータサイエンスを目指して、日々精進されていました。その他共有しておきたい事項:修論で温室効果ガスの会計データを分析しました。データは散在しており、包括的な会計ソフトウェアを開発するにはデータエンジニアリングの知識が必要だと感じました。具体的には、データベースの設計スキルとデータパイプラインの設計経験が不足していると考えています。私は大学院でデータ分析とAIを学びましたが、現在はデータエンジニア職に大きな興味を抱いています。実際には、オンラインでPostgreSQLを学んだ程度のスキルしかありません。過去の自身の分析経験からデータ収集に関する課題感があり、自身のデータエンジニアリング側へキャリアを検討しているというのが、背景とのことでした。下記が筆者から回答させていただいた、一次回答の内容になります。*現在(2024年5月1日~)は一次回答はオプション購入とさせていただいております。(+\3,000)全体所感まずは、全体所感です。いまのご状況・ご経験に対する現状地について客観的なコメントです。Aさんの全体所感としては下記がサマリになります。目指すべき姿があってよい注目領域は今後需要が高まる分野エンジニアリングに寄せるなら「クラウド」知識は必須という点が全体として、感じた所感でした。下記は詳細の回答内容です。目指すべき姿が明確であるので、すごくいいと思います。「業界:エネルギー、温室効果ガス会計(イベント業界)」という点、これから需要が高まる領域だと感じました。昨今、SDGs・ESG経営が注目を浴びています。環境への配慮なき企業の評価は低くなる傾向があり、各社が徐々にカーボンニュートラルなどにも注目をしている市場環境です。そのため、この領域は今後も検討が進む領域であり、意思決定のためのデータ分析などは必要になってくる領域でしょう。課題認識も大きくずれていないと思います。(少し業界知識がないので、一般論として書きます。)どのような会社であっても、データは満足に取得できていないです。データを収集する仕組みを作る人は今後も需要が高まっていくと予想されます。その中でも、エネルギーという専門性が高い領域では、相応のドメイン知識が必要となると思うので、希少性も高くなるはずです。過去の経験も踏まえたキャリア設計で、素晴らしいと思います。キャリアという観点で、エンジニアリングに寄せるのであれば、「クラウド」周りの知識が必要になります。クラウドの実務経験を積むために、どのように身をおいていくかは一つ考えるポイントになると思います。目指すべき領域が今後の注目市場であることや、Aさん自身が感じている課題感について、筆者なりの考えを回答させていただいています。加えて、エンジニアリングに振るのであれば、「クラウド知識」は必須になるということを伝えさせていただいています。悩みへのアンサーAさんの悩みへのアンサーのサマリは下記です。リモートでの案件獲得方法:→昨今の市場環境&スキルを鑑みるとやや厳しいエネルギー業界のデータエンジニア職の有無:→十分に存在する、具体的な企業例も紹介AIによるエネルギー業界の需要減少リスク:→単純作業はなくなるが、ビジネスに向き合っていれば大きなリスクではない下記が詳細の回答内容です。【悩み1:リモートでの案件獲得方法】>・リモートでのデータ関連のお仕事を探しているのですが、以下以外に取れる行動はありますでしょうか。推論も含むのですが、海外在住の方のフルリモートでの雇用が減少傾向にあるのではと思います。いうのも、世間一般で出社の流れが強まっていることもあり、フルリモートの正当性が語りづらくなっているからです。Amazonなどのテック企業も出社義務化に向けて動いていますし、弊社もリモート手当などがなくなったり、しています。会社運営目線だとなにかとフルリモートの方を雇うには手間がかかるので、自由なベンチャーのような会社を探していくしかないでしょう。一方で、フルリモート前提であれば、フリーランス的に案件を受ける選択肢はあるのではないかと思います。Navi」というフリーランス・副業サイトが有名ですね。フリーランスであれば、フルリモートという案件もありますし、週5で働けるという点は強いと思います。(週2,3とかだと紹介できる案件がかなり減るらしいです、自分も登録したのですが)実務経験もあられるということであれば、一度登録して、相談してみるのは一つの選択肢なのではと思います。昨今の市場環境では、フルリモートないしは海外居住者の受け入れをわざわざやる会社は少なく、正社員としての採用は厳しいというアドバイスです。フリーランスとしての案件獲得はあるものの、実務経験が浅く獲得はやや難しい旨を伝えさせていただきました。【悩み➁:エネルギー業界のデータエンジニア職の有無】>・エネルギー業界では、データアナリスト職、製品開発型が主流と思いますが、データエンジニア職もあるのでしょうか。(製品開発型とデータエンジニア職が統合されたような職種が見受けられます。)大手の企業であれば、データエンジニアのニーズはどこでもあると思って頂いて大丈夫です。そもそもシステムがデータ分析用に出来ておらず、システムを乗せ換えるとかニーズはどこの会社でもあります。具体的に言うと、クラウドにデータを格納するとか、社内システム間のデータを連携して、横ぐしで分析できるようにするようなシステムに変える、とかです。下記のような求人がそれにあたりますね。INPEX:https://www.r-agent.com/kensaku/kyujin/20230319-001-01-105.html関西電力(ちょっと分析よりの求人):https://www.pasonacareer.jp/job/80857825/また、エネルギー業界向けにソリューションを提供するような企業でデータ基盤の設計などを担当する求人などもありますね。enechain:https://offers.jp/jobs/18343JDSC(ちょっとコンサルよりの会社):https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchDetail/j_jid__3008506336/各社DXを推進する、と掲げている会社であれば、必ずと言っていいほどデータエンジニア周りの需要はあります。必須となる知識は「クラウド」ですね。ビッグデータを蓄積するのであれば、必ずスケーラビリティの高いクラウドにデータを格納するのが、常識になっています。データエンジニアとして、キャリアを作るならば「クラウド」経験は意識的に身に付けていった方がよさそうです。データベースの設計などはクラウド内の機能で上手くやってくれたりもする世界観ですので、クラウドという目線で経験が積めるとよいですね。データエンジニアのニーズは大手であれば、どこも同様に存在します。具体的に求められる役割・スキルを具体的な求人をベースに紹介させていただきました。スキルとして「クラウド知識」が必須スキルになることを強く伝えさせていただきました。【悩み➂:AIによるエネルギー業界の需要減少リスク】>・エネルギーのデータ分析はAIの進展により作業効率が向上し、需要が少し減少する可能性があると考えています。こちらについてぬるったんさんの意見をご教授頂けませんでしょうか。基本的にはエネルギーに限らず、どの分野のデータ分析でもAIによる効率化は進みます。コーディングをする、などの末端業務を主としている人材は代替されるリスクは高いと思います。ビジネスに向き合って仕事をしている人はほぼ影響はないと思うというのが、私の考えです。人が主で考えるといった形です。複雑性が高い事象を扱うのであれば、必ず人が必要なのです。➁の分析の活用方法を考えられれば、AIの活用を考えるスキルと近しいので、➁ができる人材にとってはむしろAIは追い風だと考えていますね。...AIによるリスクはどこの業界でも起こりうることです。ビジネスに向き合って仕事をしている以上、AIに代替されるリスクは低いことをお伝えさせていただきます。AIを活用するスキルはデータサイエンティストこそ強いものである、と。自身の考えをまとめたブログ記事と共にAI代替リスクへの対応をアドバイスしました。上記の一次回答を基にビデオ通話(30分)を実施させていただきました。会話した内容としては下記のような内容です。一次回答の内容の補足クラウド知識の重要性SQLをメインに使う企業は入りやすい?クラウド構築する業務経験をどのように積むか?詳しく内容を紹介します。筆者が定めるデータサイエンティストのキャリアプランなどの不明点の解消をメインに会話させていただきました。4データエンジニア型」の違いをエネルギー業界になぞらえて説明させていただき、データサイエンティストの解像度を向上させていただきました。「クラウドが一般化しており、データエンジニアとして活躍していくには必ず必要なスキル・経験になる」という点を強く伝えさせていただきました。具体的には、ビッグデータの格納はスケーラビリティが高いクラウドで管理することが常識的になっているということです。今後ますますクラウド格納は進み、データエンジニアにとって「クラウド」は必ず必要になる知識だという内容です。SQLをメインに使う企業は入りやすい?Q:データサイエンティストとして、SQLをメインに使う企業は入りやすく狙い目と聞いたが実際どうか?A:SQLは複雑な言語ではないので、データハンドリングの経験があれば、比較的入りやすい可能性はあります。将来性が低いリスクは孕んでいます。SQLしか使えないレガシーシステムであれば、早期にスキルの頭打ちが来るので、Pythonなどの分析環境があると望ましいです。機械学習などの一気通貫した分析環境であれば広がりを持てるので可能なら環境は拘りたいです。いったような回答をさせていただきました。クラウド構築する業務経験をどのように積むか?Q:クラウド構築する業務経験をどのように積むか?A:まずはクラウドを活用したデータ分析経験を積むことが重要です。データ分析経験があるので、ユーザーとしてクラウド環境を利用して、徐々に分析に慣れてきたら、クラウドの中身を見に行くのがよいSTEP感なのではないか。伝えさせていただきました。キャリアサポート後の感想キャリアサポート後には下記のような感想をいただきました。先程はお時間を頂きありがとうございました。方向性を考えるにあたって一人でかなり悩んでいたので、非常に勉強になりました。異国の地で頑張っている方であるので、近くにデータサイエンティストなどはおらず、相談相手がいなかったとのことでした。データサイエンティストの解像度もあがり、お役に立てたと自負しています。キャリアサポート後の感想などは求めてはいないのですが、非常に嬉しい限りでした。キャリアに悩んでいる方がいればぜひご相談を!「ぬるったんのキャリア相談サービス」はこのような形で筆者自身の経験を活かして、オーダーメイドのアドバイスをさせて頂いています。少なくとも50名以上のキャリア相談を受けてきた筆者の目線から、将来に悩むデータサイエンティストの方に対して、相談を受け付けています。データサイエンティストあり、で転職を考えている人など、データサイエンティストとして、キャリア形成を考えている方であればどなたでもご相談させていただきます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。付いている欄は必須項目です次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。