WORK STYLE
社員の1日をご紹介します
データサイエンティストIさんの1日
Iさん
職種：ミドルクラスのデータサイエンティスト
部署： Analytics Division
10:00
メールやチャットの確認
タスクの確認
クライアントの業務に関して前日までの進捗をチェックし、
優先順位に基づいてチーム 内のタスク割り振り検討や依頼を行う。
11:00
データ分析
13:00
ランチ休憩
14:00
データ可視化・レポート作成
クライアントのチームや上層部に向けたインサイトを整理し、 意思決定のサポート。
15:00
定例MTGの準備
進捗状況のまとめ、課題確認。
15:30
定例ミーティング
目標の確認、 技術的な課題の共有、 次のステップの策定。
16:30
コード、 レポートレビュー
・チームとの相談
新しい技術やトレンドについて情報を共有し、 チーム内での知識を強化。
18:30
終業前のまとめ
未解決の課題があればメモを残し、 関係者と共有
データサイエンティストKさんの1日
Kさん
職種：ミドルクラスのデータサイエンティスト
部署： Analytics Division
10:00
メールやチャットの確認
タスクの確認
クライアントの業務に関して前日までの進捗をチェックし、タスクを確認
自社サービスの進捗とタスク確認
10:30
データ加工とモデル開発
データセットの前処理やクリーニングを行い、 モデル学習の準備。
機械学習モデルの開発・改善。 新しい特徴量の選択やアルゴリズムの最適化。
14:00
ランチ休憩
15:00
セミナーとOJT
クライアントの分析チームと一緒にデータ加工や分析を実施
16:30
開発状況確認と共有準備
一緒に開発を進めているパートナーに進捗共有や課題共有などを行う準備
17:30
定例ミーティング
デザイナー、 エンジニア、 プロダクトマネージャーなどとの定例ミーティング。
外部パートナー含め、 課題の共有、 ネクストアクションの認識合わせ。
18:30
社内の分析相談
コード、 レポート、 トレンド調査方法などのレビューとフィードバック。
19:00
終業前のまとめ
課題をメモ
営業職Yさんの1日
Yさん
職種： Sales Staff
部署： Sales Division
10:00
メールやチャットの確認
タスクの確認
主要なタスクやミーティングを整理
10:30
顧客や見込み顧客との連絡
※新しいソリューションの提案、 アポ取り、 サービス利用状況の確認
見込み顧客リストの更新や進捗状況の管理
11:30
セミナーに参加
セミナーの内容や名刺交換した人のまとめ
13:30
ランチ休憩
14:30
内部ミーティング
他部署（技術チーム）との連携や調整
15:00
商談・プレゼンテーション
提案書の説明やクライアントのニーズ確認
17:30
顧客フォローアップ
・次回の準備
次回の会議やプレゼンテーションに向けた調整、 顧客対応の記録整理
18:30
日報作成・振り返り
明日の予定やタスク確認