突然ですが、機械学習エンジニアとデータアナリストの違いってわかりますか？
「どっちもデータをAIとかで分析して、『確率は87％（ﾒｶﾞﾈｸｨｯ）』ってやる人でしょ？」と思われてるかもしれません。 実は全然違います！磁石に例えると、方位磁石とモーターぐらい違います。
今回はYOUTRUSTの機械学習エンジニアである私、佐藤（YOUTRUST/X）とデータアナリスト兼データエンジニアである小林（YOUTRUST）が対談形式でお互いの仕事に対する偏見をぶつけ合ってみました。これからデータ人材を目指す人にも、採用する側の人にも参考になるはずです。
あなたが思う、自分の仕事と相手の仕事の違いは？
小林：データアナリストはビジネスのことを考える仕事かな。機械学習エンジニアは機械学習でやりたいことを実現する仕事。
佐藤：機械学習エンジニアはビジネスのことを考えず好き勝手やってると？（😠）
小林：そうはいってない（笑）データサイエンティスト協会が出しているスキルセットの中でビジネス力もデータサイエンス力とデータエンジニアリング力に並んで書かれているんだよね。
佐藤：確かにデータアナリストは経営企画やマネジメント層に説明するイメージあるもんね。
小林：機械学習エンジニアはどちらかというとエンジニア同士で働く機会が多いかな。
佐藤：そうそう、PoCの段階だといろいろな人に関わるけど。
小林：導入前にでプロダクトの目的や課題とかをヒアリングするよね。
佐藤：僕はデータアナリストは現実を明らかにするのが仕事なのでリアリスト、機械学習エンジニアは理想を追い求めるロマンチストかな。
小林：サイエンスとエンジニアリングの違いだね。
お互いの仕事のスキルセット、どう思う？
佐藤：仕事の８割はSQL使ってそう。残りはR。
小林：Rは使ってないよ！でもSQLがメインなのはあってる。
佐藤：SQLだけではどうにもならなくない？
小林：たまにPythonも使う。numpyとかpandasとか。もちろん有意差検定のような統計知識も必要だしDWH周りのインフラ知識も必要。BIツールの可視化手法も知ってる必要がある。
佐藤：可視化！もはやデータアナリストの専門技術。経営陣に説明して納得してもらうのが大事だもんね。機械学習エンジニアは可視化よりスコアが命かな。
小林：僕が思う機械学習エンジニアのイメージはPythonしか書いてなさそう。PoCばかりやっていて使い捨てのコードを書いているイメージ。
佐藤：半分正解。Python一強。クライアントがPoCを望むような仕事だとそういう働き方になりがち。でもYOUTRUSTはサービスに載せるから綺麗に運用できるコードも書いているよ。
お互いの仕事の職種に転職できる？
佐藤：僕はスキルセットが違うので難しいかな。どちらかというと動くものの方が好き。
小林：データアナリストは色々な人がいるけど、僕は機械学習エンジニアにも興味あったからやりたいと思ってた。
佐藤：そうなの！？ データアナリストが増えてきたら機械学習エンジニアに転向とかある？
小林：まぁでもデータアナリストやデータエンジニアとしてやることがまだ多いから転向はないかな。データを整備するのが最優先だし。
佐藤：そうそう、モデルを作ろうと思ってもデータが整備だけでプロジェクトが終わるの機械学習エンジニアあるある。YOUTRUSTはデータが綺麗に揃っていて助かった。
小林：それはそう思う。僕が入社する前からデータ整備には力を入れていて、かなり綺麗になってる。
最後にご自身の仕事の魅力を教えて！
佐藤：サービスの価値観をアルゴリズムに落とし込んで、実際にユーザーに触れてもらえるのが喜びです！
小林：YOUTRUSTのデータを見られるのが面白いです！どんなユーザーがどんなふうにサービスを使っているか、データから知ることができます。
以上、対談でした。
冒頭に「方位磁針とモーターぐらい違う！」と言いましたが、データアナリストはビジネス全体を俯瞰して方向性を示してあげる存在で機械学習エンジニアは動くものにこだわってサービスの推進力を生み出す存在だと思いました。
さて、対談を読んで”ひかれた”あなたは、もう立派な磁石です。あとは方位磁針になるかモーターになるか選ぶだけ！
すでにキャリアを進まれている方も、これから一歩踏み出す方もYOUTRUSTはデータが好きなあなたを募集しています！
少しでも気になったらぜひカジュアル面談から一緒にやりましょう！
