自己紹介
はじめまして、ゆるふわOLからゴリゴリAIエンジニアに転職したゆずです！
前職は、新卒でお堅い会社に入社し、バックオフィスというカッコいい名のもと庶務を担当していました。
そんな中、女性だからと引け目を感じずに頭と腕一本で働ける職種は何かと考えた時に、エンジニアだ！！思い、未経験からAIエンジニアになることを決意しました。
前職でもデータ分析やAIなら男女関係なく戦える🔥と思い、女性だから重要な仕事は与えないなんてことはもう言わせないという、ど根性で働いていました。
ゆるふわOLを装いつつ、絶対負けない気持ちで上司と対峙していました（笑）
経歴
学生時代：プログラミング未経験。統計解析はやったことがあるものの、プログラミングにはかなり抵抗がありました。
社会人になってから：私が入った会社は割と大手の会社で地元では人気があり、定年まで長く働けるだろうと思っていました。
しかし、何か得たい経験もスキルもなく、ただ目の前の業務だけをこなしていたら、自分に身についたものは社内政治力だけで、他の会社だったら自分は無能なんじゃないかという不安にさいなまれるようになりました。
そこから、自分に与えられた業務だけでなく、＋αの仕事を心がけるようになりました。たとえば、なぜか突如、品質が悪化して売れなくなってしまった製品があり、データをきちんと分析したら課題解決ができるのではと考えました。
この件は長年の課題になっていたものの、勘と経験ではどうにもならず、紙媒体のデータしかなかったため、歴代の担当者はデータをみていませんでした。
そこで、雑務力で身に着けたデータ入力の早業を活かし、数年分のデータをエクセルにまとめ、目が皿になるくらいデータを見つめました。
視力が0.8から0.4に落ちるくらい、データを見続けた結果、品質が悪くなる条件を見つけることが出来ました！！
ほんとに・・・？と思われるかもしれませんが、その時は通勤時間も要因を考え続け、家に帰っても原因となるような文献を調べたりと、本気で考え続け、仮説検証を繰り返しました。
そのプロセスを得て、私はデータからインサイトを見つけるのが好きなんだということに気が付き、これを本業にしたいと思うようになりました。
最初はエクセルでデータ分析をしていたのですが、数万レコードのデータを扱えなくなり、エクセルじゃ無理ということに気が付き、プログラミング言語Pythonと出会いました。
当時はエクセルでロジスティック回帰で品質予測をするということをやっていました（笑） エクセルだと、正規化するのもone-hotエンコーディングするのもめちゃくちゃ大変だったのですが、Pythonだと一撃！！その感動は今でも忘れません。
そこからデータ分析、AIモデルの勉強を独学ではじめ、未経験からのエンジニア転職を目指しました。
なぜデータサイエンティストではなくAIエンジニアを目指したのか
データから知見を見出すのが好きならデータサイエンティストの方がいいのでは？と思った時期もあります。
しかし、データから仮説を作り、技術の紹介や課題解決の提案を繰り返すだけでは、現場に提案を落とし込むことができないという壁に直面します。
データ分析ができるようになって、自分のいた部署だけでなく、他部署からも相談が寄せられるようになり、AIモデルを作ってソースコードを共有していたのですが、「で、だから何？ 結局使えないの？」という反応が返ってくることもあり、悔しい思いをしていました。
やっぱり、データと向き合うだけではなくて、ビジネス課題を解決できるようなサービスを手を動かして作りたいという想いからAIエンジニアを目指しました。
転職活動の苦労
最初に言っておくと、未経験からのエンジニア転職は本当に覚悟が要ります。ぜんぜん、ゆるふわ～な世界ではありません。
ですが、優秀な転職エージェントさんとの出会いや、人生を変えてくれたプログラミングスクールの講師のサポートにより、転職をつかむことができました。
未経験からのエンジニア転職は、その人の能力よりも、メンタルの持ちよう🔥の方が私は大切と考えます。
自分は将来どうなっていたいのか、そのために今何をすべきなのか、それを実現するために必要な努力は何か、一つ一つ整理していけば、大きな目標にもモチベーションを保ちながら向き合うことができました。
転職活動は自分の市場価値を知ることができる非常に素晴らしい機会です！ですが、やはり未経験の価値は全然ないとも思い知らされます。
そんな厳しい社会において、どれだけ自分が企業にバリューを届けられるのか、ポテンシャルを示せるのか、学んだことが数多くあり、それを共有することによって多くの皆さんも自分の市場価値を高め、会社や上司にしがみつくことなく、力を発揮できるように、少しでも力になりたくブログをはじめました。
一緒に自分のなりたい姿を追いかけてみませんか？
