AIエンジニアの転職事情について
36.ＩＴ転職の花形、AIエンジニア
現在急速に進化を遂げているのがAIです。その発展に欠かせないAIエンジニアの転職も、非常に活気を持った状況となっています。
進化を続けるAIの発展は、正に現代のゴールドラッシュとも呼べる可能性を秘めています。その最先端に存分に触れるAIエンジニアに転職することで、新たな道を開こうという人も少なくありません。
今まさに発展しているだけあって、AIエンジニアは従来のITエンジニアと比べて、新しいものに取り組む機会が非常に多いです。
そのため上流工程からの開発も多く、現在のIT業務で下流工程より、上流工程を好む人にもおすすめできます。また業界全体が未成熟なところでもあるので、自分に見合った職場を探す転職スキルも、AIエンジニアに必要なものと言えるかもしれません。
AIエンジニアの求人倍率上昇が止まらない
今まさに発展している業界であるAIエンジニアですが、意外にもその求人倍率は上昇し続けています。何故なら、増え続ける求人に対して成り手の数が追い付いていないからです。
全ての業種で人手不足が叫ばれている現代ですが、特にAIエンジニアは求人が多い職種と言えます。その理由はいくつも存在しますが、そもそもの母数が圧倒的に少ないことが理由のひとつとして挙げられるでしょう。
現在、企業側も売り手市場の状況を理解し、如何にAIエンジニアに来てもらうかを考えた求人条件にシフトしてきています。
人材不足の状況でも、AIなどの発展の目覚ましい事業には企業も力を入れるものです。変化していく求人状況を見ながら、AIエンジニアとしての転職を考えるのも良いかもしれません。
幅広い業務内容は、AIエンジニアのメリット
AIエンジニアの業務内容は大きく分けて二つあります。データをAIに学習させる「機械学習エンジニア」と、AIを用いてデータ分析を行う「データアナリスト」です。
この二つが完全に独立しているものもありますが、いわゆるAIエンジニアにはこの双方が求められる場合も多いです。このように複雑な業務内容も、AIエンジニアが大きく人手不足となっている理由のひとつと言えるでしょう。
しかしその大きな人手不足は、AIエンジニアにとってはチャンスとも言えます。海外では1000～2000万での求人も数多く存在するAIエンジニアに対しての見方は、日本でも着々と見直され始めています。
その幅広い業務内容を全て学習しながら高い賃金で業務が進められるのは、正に発展途上のAIエンジニアの特権と呼べるかもしれません。
AIエンジニアの働き方 大企業・正社員・フリーランス
AIエンジニアの選べる２種類の大手企業
大手企業と言えば、古くから存在する大規模に事業を展開するものをイメージしがちです。しかしAIエンジニアの転職に関しては、もうひとつの大手企業が候補に挙がってきます。
それがいわゆる「メガベンチャー」です。近年急速に伸びてきたIT産業に合わせて拡大してきたのがメガベンチャーです。
大手企業の規模感や安定感と同時に、ベンチャー企業の魅力であるの新しいことへの挑戦なども持ち合わせています。もちろん古くから存在する大手企業も、急速に伸びているAI市場に対してAIエンジニアの確保に急いでいます。
そんな状況もあって、大手企業からも引く手数多の現状なのが、AIエンジニアです。現在転職を考えている方は、AIエンジニアで大手企業を目指してみるのも良いかもしれません。
AIエンジニアの正社員転職に必要なスキルとは
AIエンジニアの正社員転職では、AI開発に利用するプログラミングの知識が求められます。特に広く利用されているプログラミング言語はPythonで、習得しておくと転職で有利に働きます。
もし身に付けていない方は、是非習得を目指してみましょう。アルゴリズムや機械学習に関する知識も必要になります。
Pythonと合わせて活用する機会が多くありますので、これらもしっかり学んでおくことをおすすめします。スキル面では、論理的思考が求められます。
AI開発ではデータ解析を始め、理論立てて考える場面が決して少なくありません。そのため、論理的思考ができる方はAIエンジニア向きと言えます。正社員転職でも大きな武器となるでしょう。
稼げるフリーランスを目指すならAIエンジニア
自由な働き方ができることが主なメリットとして挙げられるフリーランスですが、その収入には大きく差があります。それがAIエンジニアのフリーランスであれば、安定して高収入を目指すことができます。
現在フリーランスのAIエンジニアは、1年の実務経験でも月40万ほどの利益が見込めます。更に5年の実務経験があれば、国内でも年収1000万以上を稼げる場合もあります。
更にAIエンジニアはスキル重視のため、一度フリーランスになった後に社員に戻ることも可能です。
一度経験を積み始めれば、フリーランスも社員も選べる非常に柔軟な働き方が待っているかもしれません。
高収入と柔軟な働き方の両方を目指せるAIエンジニアを、今の働き方や収入に不満のある方は一度検討してみるのはいかがでしょうか。
AIエンジニアの男女比について
AIエンジニアの男女比はどんどん均等に？
エンジニアと言うと、どうしても男女比の偏りが大きなイメージがあります。それはAIエンジニアでも同じで、現在のところ男性の方が多くなっています。
しかしその実情は、他のエンジニアと少し異なります。まず力仕事が存在しないため、性差により生まれてしまう体格差はAIエンジニアの男女比に影響しません。
さらにAIエンジニアは専門性が高いため、復職しやすさも魅力的です。しかしながら今現在成り手が非常に少ないため、慢性的な残業状態から体力のある男性が多いのではないかというのが主な分析です。
つまり今後益々学習者が増えて成り手が増えてくると、AIエンジニアの男女比は段々と均等になっていくのではないかとも考えられます。男女を問わず魅力的な仕事となっていくAIエンジニアに、今から目をつけておくのは悪くないかもしれません。
男女比が偏っている今のうち！目指せAIエンジニア
仕事の男女比が偏る原因は大きく2つあります。慣習の原因と業務内容の原因に分けられます。そしてAIエンジニアの男女比が偏っている理由は、他でもない慣習によるものであると考えられます。
エンジニアという職業や理系に進学する人数の男女比の偏りがまず存在しました。更に共働き世帯も着々と増えていますが、まだ育休などの面で男女差があります。
これらの慣習は時代と共に移り変わり、どんどん女性でも仕事をする流れができています。そんな中で物理的な障壁が少なく、尚且つ伸びていくAIエンジニアという職業です。
男女比はだんだんと均一になっていき、経験がものを言う世界になっていくことでしょう。まだ男女比が均一になりきる前の変化の時期、AIエンジニアを目指すのは未来への投資とも言えるでしょう。
AIエンジニア転職に必要なスキル
AIエンジニアに必要な幅広い学習でスキルアップ
AIエンジニアに求められるスキルは、非常に多くの種類から構成されています。何かの専門家であることもですが、より多くのスキルを総合的に学習しておく必要があるのがAIエンジニアの特徴と言っても良いでしょう。
特にAI技術が発展途中である現在、どのスキルが最終的な成果に結びつくのかも探っているような状況です。そんな状況ではどうしても市場は、総合的な人材を求めてしまいます。
しかし「AIエンジニア」と一括りにされている現在だからこそ、その学習の素晴らしいチャンスとも言えます。プログラミングにデータ分析、機械学習などの幅広いスキルをひとつの仕事で学ぶことができます。
転職などでAIエンジニアを目指し、自らのスキルの幅を広げるのに役立てるのは如何でしょうか。
数学で足元を固めるAIエンジニア
AIエンジニアにとって重要な仕事のひとつに、「AIを活用すること」があります。AIの活用には論理的思考力なども必要なのですが、最後に重要になってくるのが数学です。
AI用のプログラムは、次々に新しいものが登場しています。しかしその多くはバラバラに独立しており、次の仕事にピッタリ完全に即したものではないこともあります。
その最終調整には、数学の知識が不可欠です。もちろん最初の論理的思考にも数学は大いに役立ちます。「数学なんて仕事の役に立たない」というのは昔の話です。
これから活躍していくAIエンジニアにとって、数学の知識は必須のものとなっていくかもしれません。数学の知識を仕事に役立てたいと思っている方にとって、AIエンジニアは願いをかなえる仕事になる可能性を持っています。
今AIエンジニアに求められるのは「まずPython」
今プログラムを学ぶならPython、というようなフレーズを見たことのある方も少なくないと思います。その学んだ成果が、今まさにAIエンジニアという形で求められています。
データ分析に必要な機能が非常に充実しているPythonは、正にAIにとって必須の言語です。学生時代にPythonを学んでいた方はもちろん、個人的な学習や仕事でPythonに触れたことのある方も、AIエンジニアの必須技能を習得してると言えます。
もしPythonを学んでいるのだとしたら、今一度AIエンジニアへの転職や就職を考えてみませんか。
AI技術の発展という、テクノロジーの進化のど真ん中にいるからこそです。確実な足掛かりを持った上で、これから広がる最新分野に臨むといった機会は、今後中々訪れないものかもしれません。
データ分析力が生かせる、機械学習モデルの作成
機械学習には必須の学習モデルですが、大量のデータから求められた結果を出力するためには、ただプログラムに詳しいだけではいけません。
最適なモデルを構築してこそ、機械学習の効果が十二分に期待できるというものです。そのモデル構築には、何を求められているのかを要件などから吟味する能力が必要になります。
それには現在のところ人の手が不可欠です。データ分析を圧倒的に早くしてくれる機械学習ですが、最初の一歩であるモデルの作成は人がやらなければなりません。
今までデータ分析に関わってきた人材は、次は機械学習のモデル作成という形で仕事をするのかもしれません。より高速で分析を行う機械学習を乗りこなせる人材が、確かな分析力がモデル構築には求められています。
機械学習に触れるなら、ライブラリを活用
プログラミングをする際に大いに活躍してくれるライブラリは、機械学習においてもその力は圧倒的です。AIの機械学習に対して主に使われる言語は、まず概ねPythonであるため、ライブラリ数が非常に多く確保されています。
更に機械学習の基礎部分はビックデータ解析になり、どのようなデータであってもある程度共通の方式をしています。このように、特に現在の機械学習はライブラリが活用しやすい環境が整っています。
機械学習がどういうものか知りたい方にも、機械学習関連のエンジニアを目指したい方にも、機械学習ライブラリについて学ぶことは大変おすすめと言えます。
既にプログラミングに触れていて、ライブラリの便利さをよく知っている方で機械学習ライブラリに目を通していない方がいるとしたら、是非一度触ってみましょう。機械学習への興味が沸くかもしれません。
ディープラーニングの需要はこれからも伸びる
ディープラーニングで新時代の画像認識
対象の特徴などを人が予め指定する機械学習と違い、ディープラーニングは元データの特徴などを人間が設定する必要がありません。そのため、より多くのものを対象にすることができ、想定外や範囲外に強いのがディープラーニングとされています。
ディープラーニングの対応力の高さは、画像認識の分野で大きく生かされています。手書きの文字認識や顔認証にはじまり、車の自動運転や製造業の不良品の検知にも活用可能なのが、ディープラーニングによる画像認識です。
今後ますます精度が上昇していくことが見込まれるディープラーニングによる画像認識ですが、コンピュータの性能の向上も相まって、その恩恵はどんどん身近なものとなっていくことでしょう。
それに関わるエンジニアの需要も、これからますます増えていくのではないでしょうか。
フレームワークはディープラーニングの屋台骨
ディープラーニング関連技術は目まぐるしく変化していきます。しかしその中でも、なかなか変化しないものが二つあります。ひとつは使用言語になり、もうひとつがフレームワークです。
ディープラーニングに関するプログラムを行う際に使用する元の骨組みとなるフレームワークは、現在主にグーグル製のTensorFlowと、フェイスブック製のPyTorchに使われています。
どちらも使用者が多いため、どんどん便利なカスタムやサポートが追加されています。しかしその根本は変わらず、一度身に付けてしまえば確かな武器となってくれることでしょう。
ディープラーニングに関わるエンジニアを目指す場合、まずフレームワークから入っていくのも良いかもしれません。
ディープラーニング、実装は人に寄り添って
最先端技術であるディープラーニングですが、その実装自体は、1度学んでしまえば広く応用の効くものとなっているそうです。そのため、ディープラーニングに関する実務経験のあるAIエンジニアは、どこに行っても最低限の仕事を達成することができます。
しかし実装するだけがディープラーニングに関する仕事ではありません。
ディープラーニングを利用する顧客が、どのようなデータを求めているのか、そのデータを出力するためには、どのような実装をすればいいのか、といったことを導き出して実装にまでこぎつけるのが、ディープラーニングを仕事にする際に重要と言えます。
最先端技術を、誰もが使えるようにするといった役割が、ディープラーニングの実装には求められているのかもしれません。
