今回も人事によるインタビュー形式でお伝えします！
登場頂くのは、現在は主にデータ分析基盤構築案件を担当している2022年入社のY.Bさんです。以前は、人工衛星・国際宇宙ステーション関連でアプリ開発や運用、メーカでデータサイエンティストとして活躍されていました。

＜第1弾＞データサイエンティストからデータエンジニアへと題して、転職理由とRe:Qに決めた理由、そして実際に入社をして感じたことやギャップを、＜第2弾（今回）＞印象に残っているプロジェクトと身についた技術、＜第3弾＞元データサイエンティストから見たRe:Qのデータエンジニアをおすすめする理由や今後の目標、の3本立てでお送りします！ぜひご覧ください。

第1弾 データサイエンティストからデータエンジニアへ をご覧になっていない方は、こちらもご覧ください。

プロジェクトで身についた技術

＜人事＞ プロジェクトを通してどんな経験が身に付きましたか？
＜Y.B＞ データ基盤の構築全般の技術も身につきましたが、やっぱりデータプロジェクトを始める上で、お客さんとのコミュニケーションがとにかく大事なんです。そういう意味では、要件定義をする視点が今までよりも鍛えられました。お客さんの要求がどこにあって、これは本当に実現しなきゃいけないのかを考えることですね。実際に組み立てる際の実現性を考えて、仕様に落とし込む速さも鍛えられました。

私が身につけたのは、新しい技術に触れて技術の先端に向かっていくのとは少し違うベクトルなんです。データ加工やダッシュボードにはたくさんのサービスや製品があります。例えば、ダッシュボードではMicrosoft Power BIやAmazon Quick Sight、GoogleのLooker Studioのどれも使ったことがありますが、どの製品でも必要となる考え方の部分を学びました。データ基盤部分も同じで、AWS、Google Cloud、Azure、そしてOracle cloudなどがあります。全部をマスターするのは大変ですが、まずはどのサービスでも通用する基盤やシステムの構築の考え方を学びました。つまり、どのプロダクトを利用するにしても要点を押さえてお客様の要件定義書を作成することです。 要件定義書にはお客様の要求と我々の方針で作る仕様が含まれています。この仕様の部分をプロダクトに左右されず作れるようになり、質が上がりました。あとは仕様を作成する速さや、お客様の要求をヒアリングする技術も以前より上達したと感じます。利用候補のクラウドが複数ある中で、それぞれを見比べて選定する経験もできました。特定のプロダクトに依存しない仕様作りの質を向上できたのはうれしいですね。

＜人事＞ データエンジニアリング部として全工程のノウハウを蓄積できたプロジェクトで、Y.Bさんにとっても多くの学びがあったようでよかったです。次回は、元データサイエンティストのY.B.さんが思う、Re:Qのデータエンジニアの良さや今後の目標について聞かせてください！