「仕事の未来を形作る：メタのアーピット・アガルワールからの洞察」

「未来を創る仕事：アーピット・アガルワールのメタからの洞察」

COVID-19パンデミックは職場を変革し、リモートワークが持続的な標準となっています。このLeading with Dataのエピソードでは、MetaのArpit Agarwalが、未来の仕事にはバーチャルリアリティが関与し、対面での経験と同じような遠隔協業が可能になることを説明しています。Arpitは自身の旅からの洞察を共有し、製品開発の初期段階での分析の課題や重要な瞬間を強調しています。

このエピソードのLeading with DataはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームで聴くことができます。お気に入りのプラットフォームを選んで、洞察に富んだコンテンツをお楽しみください！

Arpit Agarwalとの対話からの重要な洞察

• 将来の仕事は、遠隔協業のためのバーチャルリアリティにかかっている。
• データサイエンスチームの立ち上げは、イノベーションとビジネスへの影響を促進する。
• 製品開発の早い段階では、内部テストとフィードバックを使用して品質に重点を置くデータサイエンス。
• データサイエンスの採用には、技術力、問題解決能力、強い人柄が必要。
• データサイエンスのキャリア成長には、広範な探求後の専門的な専門知識が求められる。

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さて、Arpit Agarwalがキャリアの旅と業界経験について回答した質問を見てみましょう。

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COVID-19パンデミックは私たちの働き方にどのような変化をもたらしましたか？

パンデミックは私たちの働き方の基盤を根本的に変えました。私たちはオフィス中心の環境から、新たな現実としてリモートワークを受け入れるようになりました。オフィスへの復帰方針を導入しても、多くの労働力は引き続きリモートで働くことになるでしょう。課題は、生産性を維持し、かつてオフィス内で構築されたつながりを促進することにあります。現在のツールでは、対面での経験を再現するのには限界があります。そこでMetaのビジョンが活躍します。私たちは、仮想空間内で一緒に働いている感覚を提供する製品の開発に取り組んでいます。お互いのボディランゲージを理解し、効果的に協力することができます。

大学からデータサイエンスのリーダーになるまでの旅を教えていただけますか？

私の旅はBITS Goaで始まりました。そこでコンピューターサイエンスの学位を追求しました。最初は学問的な焦点がありましたが、BITSでは他の興味を追求することもできました。その中にはデータの解釈も含まれていました。私はパズルクラブをリードし、データへの興味が芽生えました。大学卒業後、Oracleに入社し、データウェアハウジングとビジネスインテリジェンスに取り組み、クライアントのデータに基づいた意思決定を支援しました。この経験が私の分析への興味とビジネスへの応用を確固たるものにしました。ビジネス理解を深めるためにMBAを取得し、その後Mu Sigmaに参加して分析スキルを磨きました。私のキャリアは、コンサルティングの役職やZoomcarやKatabookなどのスタートアップでのリーダーシップポジションを通じて多様なデータサイエンスの課題に取り組むことで進展しました。

キャリアであなたの道を形作った重要な瞬間は何でしたか？

Zoomcarへの参加は転機でした。私にはゼロからデータサイエンスチームを構築する任務が与えられ、車のデータを使用したドライバースコアリングシステムなどの革新的なプロジェクトに取り組む機会を得ました。この経験により、Cレベルの幹部と密接に協力し、ビジネスの意思決定に直接影響を与える機会を得ました。もう1つの重要な瞬間は、Katabookでの経験です。ここで、会社をデータ駆動型にし、機械学習モデルに基づく融資オファリングを含むさまざまな分析イニシアチブを立ち上げました。

Metaは将来の仕事をどのように見据えており、データサイエンスはそこでどのような役割を果たしますか？

Metaの将来の仕事のビジョンは、仮想現実を中心に展開し、遠隔協業が対面での相互作用と同様に自然で効果的に行われる空間を創造することを目指しています。データサイエンスは、時代先取りの製品の野心的な組織の目標を設定する上で重要な役割を果たしています。これは、これらの目標に製品戦略を合わせ、製品の品質を確保し、多様なグローバルなチームを管理することを含みます。データサイエンスはまた、顧客データが不足している開発初期段階の製品の分析の課題にも取り組んでいます。

0から1のフェーズの製品の分析には、どのような課題があるのでしょうか？

0から1のフェーズの製品の分析は、意思決定をガイドするための顧客データが限られているため、課題があります。重点は、企業向け製品にとって重要な品質と機能の確保です。私たちは、内部テスト（ドッグフーディング）、選択されたグループとのアルファおよびベータテスト、およびユーザー調査に頼って、フィードバックを集め、製品の方向性を検証しています。堅固な基盤ができれば、製品をより広い観客に向けて発売し、採用、維持、ユーザーフィードバックに基づいて反復するためにデータサイエンスを活用できます。

特に生成AIのような新興分野でのデータサイエンスの役割について、候補者をどのように評価しますか？

データサイエンスの役割を採用する際は、問題解決能力が高く、機械学習の基礎を深く理解し、プログラミング言語とデータ操作に堪能な候補者を探します。特に生成AIの場合、候補者は自然言語処理やコンピュータビジョンなどの関連分野に専門知識を持っている必要があります。また、人物や職業道徳も重視し、行動面の質問、参照チェック、候補者がプロジェクトを深く説明する能力などを評価します。

データサイエンスのキャリアを始める個人にどんなアドバイスがありますか？

データサイエンスの初心者は、専門化する前に多様な興味を探求してください。無料の学習リソースを活用し、即座の経済的な利益よりも価値と充足感のあるスキルに重点を置いてください。成長に重要な機会を逃さず、大きな成長のために小規模なプロジェクトや企業にも取り組んでください。努力こそが幸運の基盤となることを認識し、成功は学習と向上の絶え間ない旅であることを理解してください。

まとめ

Arpit Agarwalの経験は、データサイエンスが様々な産業に与える影響を象徴しています。Metaの将来の働き方におけるビジョンは、データサイエンスが果たす重要な役割を強調しています。データサイエンスの志望者は、Arpitがスキルの開発、機会の受け入れ、絶え間ない学習の旅について強調する価値あるアドバイスを得ることができます。

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