メインコンテンツへスキップ

・【データサイエンティスト】業務委託メンバーへアサインする業務例

  • 更新

このページの概要

業務委託のデータサイエンティストへ業務をアサインする際の
タスクの切り出し方についてご紹介します。

▼このような企業様はぜひご一読ください。
・正社員のデータサイエンティストがなかなか採用できない
・業務委託のデータサイエンティストへの業務の切り出し方がわからない

 

目次

関連記事

 

業務委託でデータサイエンティストを採用するメリット

  • 意欲の高い優秀な人が多い

    • スキルを活かして役立ちたい、本業とは違う環境で学びたいという意欲のある方が多いです。
    • 特にシニアレベルを正社員で採用しようとすると、競争が激しく、なかなか採用に至らないことがありますが、業務委託市場であればそのレベルの優秀な人材が多くいます。

  • 業務委託からスタートし正社員化すれば、お互いに入社後ギャップが少ない

    • 面接だけではわからない点も多いため、互いの相性をみる意味でも、業務委託からスタートするのがおすすめです。

 

業務委託データサイエンティストへの業務のアサイン方法、タスクの切り出し方

💡 早く立ち上がってもらうには
・開発環境や各ツールのセットアップについては、やり方をドキュメント化しておきましょう。
・最初にまとまった時間を取って、プロダクトの現状やロードマップを共有する機会を作るのがよいでしょう。
　全体像を早期に把握することで、タスクの解像度が高まります。
・稼働直後からすべてを任せるのではなく、徐々に守備範囲を広げてもらいましょう。

業務のアサイン方法

  • 稼働時間に合わせたアサイン
    • 週末や夜間しか稼働ができない人であれば、非同期でも可能な内容
    • 毎日短時間の稼働ができる人であれば、日々やるべきだが手が回りにくい内容
    • 平日日中の稼働ができる人であれば、メンバーとのコミュニケーションが必要な内容
  • 得意分野に合わせたアサイン
    • ロードマップや現状の課題を共有し、何ができそうかを相談しながらアサインを決めていきます。

タスク例

  • 月50h程度であれば、以下のようなタスクを得意分野に合わせて切り出します。
    • 分析設計
    • データ収集、前処理
    • アルゴリズム選定
    • アルゴリズムの開発と改良
    • ダッシュボードの作成、分析結果の可視化
    • データ分析レポートの作成
    • 各タスクの壁打ちやレビュー
  • 月100h程度稼働できる方であれば、ある程度同期性があるのでフルタイムと同じようなアサインも検討できます。

 

業務委託データサイエンティストが活躍できる環境とは

  • 業務委託者を受け入れる雰囲気がある

    • 気軽にやりとりできる雰囲気がないとワークしづらくなります。
    • 定期的な1on1などで、信頼関係を早期に築ける工夫をしてみてください。
       

  • ドキュメント文化がある

    • 稼働時間が短くても、ドキュメントを読んで情報を補うことができます。
    • 少なくともプロダクトに関する事柄においては、アクセスできる情報にフルタイムメンバーと差がない状態が望ましいです。

関連記事