P&G データサイエンティスト職

本日は、P&Gについて書いていこうと思います

P&Gはテレビの広告で流れていることが多いので知っている方も多いと思います

海外で活躍したいし、データサイエンティストとしても働きたい！という方にはオススメの企業なので紹介したいと思います！

企業分析とはいいがたい記事かもしれないけど、参考にしていただけると嬉しいです

対象者
会社概要：P&Gジャパン
職種(IT)
選考フロー：IT部門
P&G　データサイエンティスト職の特徴
まとめ

対象者

データサイエンティストに興味を持った就活生
学部選びに困っている？受験生

会社概要：P&Gジャパン

本名：プロクター・アンド・ギャンブル（P＆G）
本社：米国オハイオ州
創立年：1837年
平均年収：846万円(参照：openwork)

世界中でオムツなどのベビー用品や洗濯用洗剤、化粧品や食品などを製造・販売する世界最大の日用消費財メーカーです。下記にもあるように、オムツのパンパースや洗剤のJOYや芳香剤のファブリーズなど日常で使ったことのある商品を売っている会社になります

参照先：https://www.rakuten.ne.jp/gold/at-life/brand/brand_pg/brand_pg.html

P&Gは就活界隈ではマーケティングという部門が有名で、あの戦略コンサル「マッキンゼー」を蹴ってでも入るくらい魅力的な会社というイメージがあります。そんなP&Gはマーケティング以外にも職種別採用をしていて、「営業」「マーケティング」「R&D」「経営企画」「IT」「人事」などがあります。その中でもIT部門のデータサイエンティストを紹介していきたいと思います

実は、私はここを受けたことがありますが、面接で見事に落ちてしまいました笑

行きたかった会社だっただけに色々と調べていたので是非ともこの場で共有させていただきます

2時間半の面接は本当に辛かったことを覚えています、、

職種(IT)

新卒採用のIT部門の中で募集している職種は以下になります

ITプロジェクトマネージャー（PM）
ビジネスアナリスト（BA）
データサイエンティスト（DS)
マーケティングテクノロジスト（MT）
ITOTリーダー（ITOT）

メイン業務でデータを扱う職は大きく二つで、ビジネスアナリストとデータサイエンティストでしょうか。この二つの職の説明をホームページから引用すると以下のようになります

ビジネスアナリスト（BA）：ビッグデータからビジネスと消費者をつなげる施策提案と実行
BAは様々なビッグデータをもとに消費者・小売企業・市場・カテゴリーの理解と洞察を得て、そこから市場拡大を実現する施策の提案および実行をリードする役割を担っています。日用品や消費者に関するドメイン知識と，消費者の購買データや市場データ、さらには店頭画像や位置情報といったデータを組み合わせています。例えば購買データと店頭画像を分析することで、店頭のどこにどれくらいのスペースで陳列すると売上がどう変動するかといった相関性が見えてきます。また、購買データと位置情報を紐づけ、メディアの効果を最大化する施策も実践しています。より効果的な仮説立案や施策を実行していくため、営業担当者と小売企業との商談や店頭に同行し直接現場を見て理解し、施策提案を行う機会もあります。
https://japan.pgcareers.com/informationtechnology#

データサイエンティスト（DS)：データを活用しビジネスイノベーションを牽引
DSは様々なカテゴリーや小売企業を対象とし、横断的にデータ分析を行っています。トライアルアンドエラーを繰り返しアルゴリズムの作成や新たな組み合わせでデータを見てみるなどイノベーションを作る役割も担っています。時には機械学習など技術を用いることもありますが、ただ技術的に新しいものを作るのではなく、実際に社内や社外で使われるものを作りステークホルダーと連携を図ることが求められるロールです。具体的なプロジェクト例としては、SK-IIの店舗で使われている肌画像を用いた肌年齢推定機器の開発などがあります。
https://japan.pgcareers.com/informationtechnology#

一見見てもよくわかないという方へ、下記の評価グラフを作ってみましたので見てみてください。要は、データサイエンスはデータを使って自動化システムを組み込むAIエンジニア要素が強く、ビジネスアナリストはデータから得られた知見を提供するというデータアナリストの要素が強いということです

データサイエンス部門で働いている方のお話を聞く機会がありましたが、工場の自動化システムの組み込みなどをやっていると聞いたのでそのイメージかもしれません。ビジネスアナリストは、店頭に並んでいる商品の最適化などを提案するといったことを行います

データサイエンス

データアナリスト

AIエンジニア

ビジネスアナリスト

データアナリスト

AIエンジニア

選考フロー：IT部門

IT部門の選考フローは以下の通りになります

マーケや営業とは違うフローなので注意してください

登録(5月)
適性検査
ウェブテスト(ゲーム)
説明会
エントリーシート(8月)
個人面接(8月)
インターンシップ
最終面接

選考時期は5月ー2月の長期間で、選考は夏と冬で2回あります。しかし、P&Gは夏でほぼ採用をするという噂があるのでなるべく夏の応募をすることを推奨します

5月に登録してから、適性検査でリーダーシップなどがあるかを見られます。対策のしようがないのでありのままの思考で挑みましょう。ここで落とされる人は結構多いです(友達比)

適性検査で合格した方はウェブテストを受けます。ゲーム形式なので気軽に受けましょう。もしも対策をしたい方はIBMのインターンシップ選考を受けるといいでしょう。IBMもゲーム形式のウェブテストを採用しており練習には最適です

説明会はウェブテスト合格者だけが招待されます。この説明会では事前に出した希望部署の中でもP&Gが適していると判断した複数部署に招待されるというシステムです。例えば、私がIT,マーケ,R&Dの三つを希望していたら、後日、「IT,マーケの説明会に招待する」という内容が来るという感じです。勿論、三つ出して全ての説明会を聞ける人もいます。

説明会を聞き終わった後に、自分の行きたい希望の部署を一つに絞り、その部門に応じたエントリーシートを書くという流れです

エントリーシートは本当に分量が多い上に期限が1週間しかないので、8月の上旬はなかなか大変ですw

注意すべき点としては、一度選考を落ちると一年間は受けられなくなるという制約がある点です。心して受けましょう。何回でも受けられるPwCとは対照的ですねw

エントリーシートを書くのがマイページを登録してから3ヶ月後、、

面接は一回のみですが、その一回の面接時間はなんと80分！！！見られている能力は主に三つです。リーダーシップ、積極性、英語力です。英語力は面接の途中で英語で質問されるので事前に英会話教室などで対策しておきましょう。。

エントリーシートを根掘り葉掘り聞かれるので、面接練習としても最高な機会です。大変重い選考ですが、その分得られるものが多いので受け得ですね！