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「面白いと思ったら迷わずチャレンジ!」台湾出身の私がディップに入社した理由

はじめまして!長期インターン生の浅野です。今回は4月にディップに新卒入社した方にインタビューしていきます。

美味しいものがたくさん!台北出身

ー本日はインタビューお願い致します!

呉東文です。お願い致します。

ー出身はどちらですか?

台北です。

ー台湾出身なんですね!実は去年台北に行くつもりで、インスタで台北グルメをチェックしてたんですよ。

そうなんですね。おいしい店が多い街です。コロナが収まって海外旅行が可能になったらぜひ来てください!

真夏にいきなり40kmサイクリング

ー早く行きたいです…自分を一言で表してください!

一言で表すと?「面白いことを見つけたら迷わずチャレンジする人」ですかね。

ーなるほど、これまでどんな面白いことにチャレンジしてきたのですか?

「東京都小平市からママチャリで千葉駅まで行くのは面白そうだな〜」と思って真夏日に実行しました。

研究以外にやTAも体験

ーえええ!小平市から千葉駅って70kmもあるじゃないですか…真夏に実行するなんて行動力が半端じゃないですね。そんな行動力がある呉さんですが、どんな大学生時代を過ごしましたか?

大学院では国際政治学、計量政治学・計量経済学、および因果推論を研究していました。

勉強のほかに、一橋大学ランゲージコミュニティという留学生と日本人学生の交流を促進する団体に所属して活動していました。

また、2019年度の一橋大学台湾人留学生会の会長を務め、東京都国立市の市民団体と協力して国際茶会を開催し、ほかの台湾人留学生と一緒に市民の皆さんに台湾のお茶の文化を紹介しました。

アルバイトは、統計分析の力が認められたためか、授業のティーチングアシスタントと教授のリサーチアシスタントを担当していました。

ー大学の研究に学生団体、TAと充実していたのですね。行動力が素晴らしいです!ディップに入社するまで、データサイエンティストとして内定者インターンをしていたんですよね?

そうですね。

内定者インターンでは、データから営業の最適接触方法と最適接触時間を推定する因果機械学習モデルを組んだり、LASSOと経験ベイズで営業活動にとって重要な要因を抽出したりしてみました。

例えば、バイトルのデータから応募が来る求人の特徴を洗い出したり、地域ごとに求人需要(働きたい)と求人供給(雇いたい)と不均衡を地図で可視化したりしています。これからの分析の方向性についてはまだ考えています。

この過程を通じて、ディップにどんなデータがあるのか、並びに営業活動にどんな課題があるのかに関する理解を深めることができました。

今まで経験したことのない高次元統計、高次元機械学習(高次元:考慮すべき変数の量が多い)に対応するため、関連する論文を探して読んでいました。

インターンの分析内容だけでなく、内定者としての悩みの相談にも乗ってくれた優しいメンターの御木さんのおかげで頑張れました。

B2BのデータとB2Cのデータ両方に触れられる環境に惹かれて

ーなぜディップを選んだのですか?

2000人を超える営業担当社員の営業活動データや膨大なバイトルの求人データなど、様々なデータがあって面白そうだと思ったからです。

就職活動ではほかの企業も見ていましたが、ディップのようにB2BのデータとB2Cのデータを同時に扱える企業はほとんどなく、ディップに入社することを決めました。

ーなるほど。データの豊富さや種類で選択したのですね。入社して間もないと思いますが、どんな働き方をしていますか?

フルリモートもOKなんですが、入社して1ヶ月目なこともあり自主的に定期的に出社する形を選択しています。

朝3:00:起床 朝6:00:都心到着 朝6:00 ~ 7:00:お散歩 朝7:00 ~ 8:00:カフェでモーニングを楽しむ。みたいなスケジュールです。

業務内容は正式に入社してからまだ1か月も経っていないので、今は主に社内のデータの理解と可視化をしています。具体的にはバイトルのデータを地図で可視化して、ディップがどのような環境にあるのかを見ています。

ーディップで働いてみて率直な感想をどうぞ!

内定者インターンがさらに面白くなったイメージです。

どの企業・団体・政府機関もそうだと思いますが、人間が入力するデータは大体汚いか存在しない(欠損している状態)です。

内定者インターンの時代ではそれがどうしようもない感じが強かったんですが、社員になった今は、例えばいかに行動経済学や心理学の知見を活かして正しくデータを入力してもらえるかを部署内または他部署と話す機会も持てるようになったので、やりがいも強くなりました。

ーこの先やってみたいことはありますか?

できれば大学院で研究していた、ビッグデータを用いた因果機械学習をやってみたいです。

ーありがとうございました!行動力あふれる期待の新卒さんでした!

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引用元:https://jisedai.work/wu/

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