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データサイエンティスト・エンジニア志望の方から、こんな声をよく聞きます。 「SIer？コンサル？事業会社？…結局どんな業界・会社を選べばいいの？」 そこで今回、「業界研究 × 仕事内容理解」をテーマにしたオープンカンパニーを開催します。 これから就活を始める方、まだ志望業界が固まっていない方に向けて、 「あなたの価値観に合う会社はどんな会社か？」をTDSE目線で解説します！ ■ こんな方におすすめ ・データサイエンティスト、エンジニアの業界選びに悩んでいる方 ・業界・仕事内容の理解を深めたい方 ・これから就活を始める方／まずは情報収集したい方 ・TDSEの雰囲気や働き方を知りたい方 ■ プログラム内容 ・データサイエンス業界研究 　- データサイエンティスト職の主な就職先 　- 仕事に合いやすい価値観の解説 ・エンジニア業界研究 　- エンジニア職の主な就職先 　- 仕事に合いやすい価値観の解説 ・TDSEの会社説明 ・質問会

TDSEのデータサイエンティストは、データを活用し、企業のビジネス課題を解決するために分析・提案をする仕事です。 単なる分析にとどまらず、「何を明らかにすべきか」という課題設定から関わり、分析結果を実際のビジネス施策や仕組みに落とし込みます。 将来的には、データ分析・数理モデル・機械学習・AIを軸に、クライアントの課題解決をリードする【アナリティクスコンサルタント】として、一連の業務を担えるプロフェッショナルを目指します。 ■具体的には 社会インフラ、製造、流通、小売など、さまざまな業界のクライアントに対して以下の業務を行います。 ▼ 業務内容 ・クライアント課題の整理、分析テーマの設計 ・統計解析・機械学習などを用いたデータ分析 ・分析結果の解釈、示唆の整理 ・将来予測や最適化を踏まえた施策・戦略の提案 ・分析結果を業務で活用するための仕組みづくり（エンジニアと連携） 研究で培った「仮説を立て、検証し、考察する力」を、実データ・実課題で発揮できる仕事です。

TDSEのエンジニア職は、データ分析や機械学習を活用したプロジェクトにおいて、分析基盤（MLOps）やアプリケーション、データ基盤の設計・開発・運用を担う仕事です。 データサイエンティストと連携し、「分析・AIモデルを実際の業務で使える形にする」ことを重視しています。 将来的には、データエンジニア・AIエンジニアとして技術を深めるだけでなく、フルスタックエンジニアや、上流工程から関わるコンサルタント／プロジェクトマネージャとして活躍するキャリアも描けます。 まずは得意な技術領域からスタートし、相談しながらステップアップしていくことができます。 ■具体的には データ活用・AI導入を目的としたプロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。 ▼ 業務内容 ・データ分析・機械学習を支える分析基盤（MLOps）の構築 ・AI／機械学習モデルを組み込んだアプリケーション開発 ・データベース設計、構築、運用 ・クラウド環境を活用したシステム設計・開発 ・運用を見据えた改善・自動化 「作って終わり」ではなく、「どうすれば安定して使われ続けるか」まで考えるエンジニアリングが求められます。 ■主要技術 クラウドを中心に、プロジェクトの要件に応じて最適な技術を選定します。 ▼ 技術スタック例 クラウド：Microsoft Azure、AWS、GCP 開発言語：Python、Java、JavaScript、C# など データベース：Redshift、BigQuery、MySQL、PostgreSQL プラットフォーム：Linux、Windows、Docker、Kubernetes ML基盤：Azure Machine Learning、SageMaker、Vertex AI、DataRobot BI：Tableau ※ 特定技術の経験有無よりも、基礎力・キャッチアップ力を重視しています。