機械学習エンジニアになるには?|未経験から機械学習スキルを身につけてエンジニア、プログラマーがAI(人工知能)xデータ解析のエキスパートへ。ML(Machine Learning)エンジニアを目指せ

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180122183538p:plain機械学習エンジニアへ転職、就職する方法をお伝えします。

エンジニアが機械学習エンジニアを目指す前に、知るべき結論

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180221002114j:plain

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180211050353j:plain

機械学習エンジニアを目指したい人の要件」

AI・機械学習・深層学習関連スキルに強い興味があって触れてみたい

AI・データサイエンス領域のキャリアを伸ばしたい

AI・機械学習関連のスキルは今後マストになるから、身につけておきたい

機械学習エンジニアは、まだ需要が下火です。

しかし、今後さらにAI・機械学習関連の技術を利用したサービス・製品はどんどん市場に投下され、需要はますます増加していきます。

将来を見据えたキャリアを考えるなら機械学習エンジニアを目指すことは最良です。

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180119020516p:plain

レバテックキャリア」 では業界最大手のAIエンジニア(人工知能エンジニア・機械学習エンジニア・深層学習エンジニア)の求人があり、非公開求人を含めて需要が高まるAI業界を目指す上で良い方向を目指せます。

エンジニアとしてAI業界を目指すならレバテックキャリアは必ず登録しておくエンジニア専門の転職エージェントです。

レバテックキャリアの詳細

 

レバテックキャリアに登録

 

お読みいただき、ありがとうございます。

ここからは、具体的な機械学習エンジニアの目指し方をお伝えします。

機械学習エンジニア(ML Engineer)とは?

MLエンジニアとは?機械学習エンジニアの分類

MLエンジニア|基礎研究:AI技術の革新を求めるための研究

MLエンジニア|応用研究:AI技術で新しいことをやってく技術の研究

MLエンジニア|データサイエンス:AIによるデータ分析・研究

機械学習エンジニア(ML Engineer)の仕事のタイプの中で、どの仕事内容に強みを持つかを理解した上で選択する必要が生まれています。

 

数学スキル|統計、アルゴリズムへの理解

機械学習スキル|AIを開発、運用できるスキル

プログラミング|開発するエンジニアサイドのスキル

ビジネスドメインへの理解|自社の強みを理解する必要性

など、どの領域にスキル、経験があるかで狙える文脈が変化します。

どの領域に対してキャリアを尖らせても「自社のビジネスドメインに対する理解に基づく選択ができる人材」になる必要があるので、技術+事業に対して興味を持てるかどうかが大事になります。

機械学習に関連する職種は他に何があるか?

Researcher|基礎研究:AI技術の革新を求めるための研究

ML Engineer|応用研究:AI技術で新しいことをやってく技術の研究

Analyst|データサイエンス:AIによるデータ分析・研究  

Consultant|ビジネス:AIの販売訴求・コンサル

機械学習スキルに含めて他の職位も存在しているので、エンジニア以外の職種を考える上でも良いかもしれません。

 

プロダクト実装ができて、機械学習を通じたアナリストの仕事ができるなら、かなり市場価値が高まりやすくなっています。

大手企業含む多くのIT企業が機械学習エンジニアを求めている時代

f:id:inaka-gurashi-saikou:20171231145948j:plain

機械学習エンジニアはAI(人工知能)で機械学習を行い、データ解析を行うデータサイエンス領域のスキルを持ったエンジニアになります。

 

ものづくりのエンジニアリングからデータ解析のエンジニアリングへと立ち位置が変わるのでエンジニアと言えど開発ではなく解析へと比重が移る点を理解すべきでしょう。

 

株式会社ダイキンでも2020年までに700名の機械学習エンジニア+機械学習スキルを持った非技術者(営業やマーケッターなど)を育成する動きがあるなど、大企業と言えど機械学習スキルを持ったエンジニアの要請と機械学習スキルへ理解を持つチーム形成には時間をかける必要があると言えます。

 

 

つまり「エンジニアが機械学習スキルを身につければ市場において高い価値を提示できる存在になれる」というわけです。

 

 

日本において機械学習を企業が活用し始めたのはここ5年の動きです。そのため、30代で機械学習スキルを保持している人は少なく、また、20代となるとさらにその数は少なくなる傾向にあります。

 

そもそも機械学習とはなに? 

機械学習とはAI(人工知能)を機械的に実現するための手法の一つです。

 

人間が学習する事象の法則性をコンピューターで実現するもので、機械学習エンジニアが用意したデータから学習して、法則性を見つられます。そして、データ解析した学習結果を土台に価値を見出すことが可能です。

 

深層学習(ディープラーニング)も機械学習の1手法で、人間の脳の神経(ニューロン)の働きかたを模して造られたニューラルネットワークを多層に重ねたものの事を意味しています。

 

機械学習エンジニアになることで、今後、深層学習エンジニアへとさらにエンジニアとして高い技術領域を目指す事も可能です。

 

データサイエンスから見た機械学習エンジニアに必要なスキル

機械学習エンジニアがAI(人工知能)を扱う上で「Python機械学習」の「知識とスキル」は欠かせません。

 

特に、以下の2つのスキルが重要となります。 

  

①データを化学するスキル

仮説を立て、実際に人工知能の学習モデルを作り、評価するなどの試行錯誤を通して「商用に耐えられる精度の高い人工知能学習モデル」を作るスキル

 

②データを操作するスキル

機械学習(深層学習含む)を行うためにデータを加工・前処理・フォーマッティング・データクレンジングするスキル

 

人工知能機械学習はデータサイエンスの一つなので、企業はデータサイエンスの基礎から入り、その後、機械学習を学ばせて、AI(人工知能)エンジニアに育てる流れが一般的です。

 

エンジニアからAIエンジニア・機械学習エンジニアを目指すならAidemy

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180110124241p:plain

エンジニアからAIエンジニア・機械学習エンジニア・深層学習エンジニアを目指していて、学習する機会を探しているならAidemyがおすすめです。

Python基礎から、機械学習基礎、ディープラーニング自然言語処理まで、ブラウザ上でカジュアルにラーニングできます。

 

公式サイト =>エンジニアのためのAI学習サービスAidemy

 

Aidemyでは、8週間の学習期間の中で、これらの解析プロジェクトなどを行えます。

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180115190732p:plain

AIエンジニアは「AI(人工知能)を用いたデータ分析/解析を行うデータサイエンティスト」でもあるので、学習プランの中に実践的なデータ解析を学べるフェーズがあるのは嬉しいですね。

 

今までのシステム設計・プログラミングとはまた違う職種となるAIエンジニアではありますが、さらにエンジニアとして面白い技術を学べるAidemyはおすすめです。

機械学習エンジニアはどんなエンジニアがなるべきか?

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180110115348p:plain

AidemyCEO石川さんにインタビューしたところ・・・

 

プロダクト制作+機械学習スキル+RubyRailsの知識など、エンジニアとしての知識、経験もありきでAI(人工知能)関連技術を持つエンジニアの市場価値が高い傾向にある。

 

つまり、機械学習に関する素養を持つフロントエンジニアが価値比率が高い。

 

とのことで、エンジニアとしての技術力・開発力・知識/経験のある技術者が新たに機械学習スキルを身につけるとより企業にとって求められる存在になると言及しています。

 

前述のように、近年の就職、転職市場の動きから見ても、Web系にはpythonを書けて機械学習に得意な人は30歳以上では少なく、20代からしっかりと努力すれば市場価値の高いスキルを身につけられます。。

 

背景には「機械学習のスキルが求められ始めたのがここ5年である点」が挙げられ、20代、30代など年齢の区別なくほぼ多くのエンジニアが未習得の技術領域となるです。

 

20代でエンジニアとしての今後のキャリアを考えるなら、当然、機械学習エンジニアとしての方向性を考えた方が良いわけです。

 

機械学習エンジニアの年収比率・給料はスタンバイ2017プログラマー年収ランキングのPythonと同じ程度

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180122233258p:plain

参照|プログラマー年収ランキング2017

 

機械学習エンジニアの年収はPythonエンジニアと同程度の年収比率になります。

 

当然、機械学習スキルの習熟度・深層学習(ディープラーニング)エンジニアへの転身などを考えればさらに給与水準は上がると考えて良いでしょう。あくまで、基本スキルの機械学習エンジニアは上記Pythonエンジニアと同程度となる見込みということです。

 

f:id:inaka-gurashi-saikou:20171108145325p:plain

清水亮さんの株式会社AIUEOでは、深層学習エンジニアに最大1500万円の年収を与える求人がありますので、機械学習エンジニアとして今後数年スキルを磨いていけば1000〜1500万程度の年収を狙うことも可能なレンジになるはずです。

 

前提として、機械学習エンジニアは高度IT人材に該当する希少な職能を持つエンジニア(技術者)なので、今後AI・IoT・ブロックチェーンなどで進化する世界を作るエンジニアとしてのキャリアを考えるなら習得しておきたい技術が機械学習スキルだと言えますね。

 

企業内部データを活用 => 利益へと繋げたいニーズは強まり続ける

f:id:inaka-gurashi-saikou:20171108145017j:plain

そもそも、機械学習を通じてデータ解析をするには企業が所持している大量のデータが必要です。

 

その為、大企業から順繰りに機械学習エンジニアを必要としながら今後数年の時間経過を踏まえながら徐々に多くのIT企業が「機械学習エンジニアがデータをAI(人工知能)に解析させながら、新たな知見を発見することの重要性」に気づくと考えられます。

 

データサイエンティスト・機械学習エンジニアが少しずつ市場が求め始めている現在だからこそ、今のうちにエンジニアとして次のステップに進む為に「どんな技術を学ぶことがより面白く、生存戦略に繋がるのか?」を考え出す時期だとも思います。

 

AIに不可欠 データ人材争奪戦 求人、1年で6倍へ 

企業のビッグデータを解析し、商品やサービスの改善に役立てる「データサイエンティスト」が人気だ。求人情報大手が扱う求人は1年近くで6倍弱に増えた。あらゆるモノがネットにつながる「IoT」や人工知能(AI)の活用に欠かせない人材として、IT(情報技術)企業やメーカーが確保を急いでいる。

参照|日本経済新聞

データサイエンティストは、アルゴリズム理論や分析結果の説明を重視する職業です。

 

ベイズや線形回帰などはデータサイエンティストが好んで使うアルゴリズムで、どちらかというと開発をするのではなく機械学習後のデータ解析を通じたマーケティング能力を求められる傾向にあります。

 

 

では、データサイエンティストだけ求められるのか?

 

 

と言えばそんなことはなく機械学習エンジニアが機械学習・開発をすることで精度の高い検証結果を得られ、また、開発分野における優位性を持つ点からも人材不足が否めない状況」だと言えます。

 

相対的にエンジニアの母数が少ない状況で「AI(人工知能)を用いたデータ解析の結果を言語化し、説明できる職能のデータサイエンティストもエンジニアと同じく求められ始めている」というわけです。

 

キャリアアドバイザーに良いAI企業を見つけてもらう。

f:id:Change-before-you-have-to:20171126151028j:plain

エンジニアから機械学習エンジニアへ転職するなら「OJT・研修のしっかりとしたAI開発をした企業でAI開発の経験を積んで、成長する道」がおすすめです。

 

Aidemyという手段もありますが「20万円程度支払う有料のスクール」なので、未経験からAI業界でいちから勉強するのは少し不安なら通うべきしょう。

 

中堅どころのエンジニアとして「次のキャリアを考えつつ、新たにステップアップしたい」「新しい技術を学びたい。触りたい」「もう、うちの会社じゃ学ぶことがない・・・。」と強く感じているなら、十分挑戦できる市場があります。

  

特に急に転職となると焦ってしまうので、事前に転職エージェントに希望条件を伝えておいて、希望のポストが出てきたら連絡を貰うというスタンスを取るのが良いと思います。

 

そして、信頼できるエージェントと緩く繋がっておくと、何かあったらすぐに相談できるようになるため、精神衛生上良い効果を発揮します。

 

オプション(幅広い選択肢)を持っておくと安心感が生まれますので、おすすめです。

 

機械学習エンジニアの転職サイト選びのコツ

転職サイト選びは大事です。どの転職サイトを選ぶか、によって、出会う企業は変わりますし、年収や転職成功率も違います。

 

本格的に転職することを決めたときには、複数の転職サイトを活用して比較する方がいいですが、転職しようか検討中の段階であれば、まずは自分にあった転職サイトを1つ選び、その転職サイトを中心に求人情報を見ることをおすすめします。

 

おすすめの転職サイトランキングを参考に自分にあった転職サイトを選んでくださいね。

 

第1位 エンジニアのAI業界転職満足度・転職成功率No.1 :レバテックキャリア

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180119020516p:plain

おすすめ度:★★★★★

求人数:★★★★★

使いやすさ:★★★★★

年収アップ率:★★★★☆

転職サポート:★★★★★

 

レバテックキャリア」 では業界最大手のAIエンジニア(人工知能エンジニア・機械学習エンジニア・深層学習エンジニア)の求人があり、非公開求人を含めて需要が高まるAI業界を目指す上で良い方向を目指せます。

 

2020年〜2025年に向けてエンジニアにとってAI関連技術の理解を深めることは必須であり、GoogleがCloud Auto MLを無料で企業が利用できるようになったことからもAI(人工知能)業界を目指す方向は今から考えた方が賢明です。

 

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180119021529p:plain

エンジニア/プログラマーに特化した専門求人・IT業界に精通したプロのキャリアアドバイザーがあなたにとって納得できる仕事・企業と出会えるための手厚いサービスをしてくれます。

 

レバテックキャリアは、IT・Web系エンジニア・クリエイター専門の転職エージェントです。 スキルと経験の市場価値を知り尽くしたエージェントが、「強みを活かした転職」を提案してくれます。

 

エンジニアとしてAI業界を目指すならレバテックキャリアは必ず登録しておくエンジニア専門の転職エージェントです。

レバテックキャリアがおすすめの理由はこちら

 

レバテックキャリアに登録する

 

レバテックキャリアはエンジニア専門の転職エージェントなので、エンジニアでない場合はWORKPORT を利用することをおすすめします。

 

第2位 未経験のAI転職満足度・転職成功率No.1 :WORKPORT

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180311034051p:plain

おすすめ度:★★★★★

求人数:★★★★★

使いやすさ:★★★★★

年収アップ率:★★★★☆

転職サポート:★★★★☆ 

 

WORKPORT 」では、AI人材の転職成功率も高く、また良いIT企業、AIベンチャーへの推薦も合わせて行ってくれるので、AI関連職種への転職にはおすすめです。

 

ブラックIT企業に関する情報まで網羅的に調査をしているので、転職者にとっても重要な情報を持つエージェントが数多く在籍しています。

 

業界に精通した彼らだからこそ、ハイレベルの給与交渉が可能となっているのです。

 

また親切な対応も高く評価されており、人工知能で今の年収を上げたい方は、まずは情報収集目的で無料会員登録をおすすめします。

 

転職エージェント(就職・転職の全面的なお手伝いをする企業人)を通じて、AI(人工知能)関連職種への挑戦をして下さい。 

 

また、Workportでお預かりしている求人の80%は非公開求人で、特に最先端技術に関する求人をお探しの場合は非公開求人を含め、キャリアアドバイザーより丁寧に紹介してもらえるのが魅力です。

 

AI関連職種への進路をどうしようか悩んでいるかたにおすすめの転職サイトです。

AI業界専門のWORKPORTの詳細はこちら

 

AI業界専門のWORKPORTに登録する

 

第3位 AI(人工知能)エンジニア求人特化!AI転職成功率No.1 : Geekly

f:id:inaka-gurashi-saikou:20171125091458p:plain

おすすめ度:★★★★★

求人数:★★★★☆

使いやすさ:★★★★★

年収アップ率:★★★★★

転職サポート:★★★★★ 

 

Geekly」では、AI(人工知能)エンジニアへの転職成功率も高く、IT業界・Web業界・ゲーム業界と「IT業界全般へのAIエンジニア転職支援」に特化しているのでおすすめです。

 

IT業界で3年以上の転職支援実績を持つキャリアコンサルタントが、今のIT業界、AI業界への転職の道を極めて明確に、かつ、親身に応援してくれます。

 

業界に精通した彼らだからこそ、ハイレベルの給与交渉が可能となっているのです。

 

また、親切な対応も高く評価されており、AI(人工知能)エンジニアで今の年収を上げたい技術職の方は、まずは無料登録から始めてみてください。

 

そして、転職エージェント(就職・転職の全面的なお手伝いをする企業人)を通じて、AI(人工知能)エンジニア関連職種への挑戦をして下さい。 

 

また、Geeklyでお預かりしている求人の80%は非公開求人で、特にAI関連の最先端技術に関する求人をお探しの場合は非公開求人を含め、キャリアアドバイザーより丁寧に紹介してもらえるのが魅力です。

 

AIエンジニアへのキャリアをどうしようか悩んでいるにおすすめの転職サイトです。

  

最後に注意点です。

 

Geeklyは「渋谷の本社で面談ができる真剣なプログラマー・エンジニア」にのみ注力する少数精鋭・IT業界専門の転職サイトです。その点を確認してからGeeklyをご覧頂ければ幸いです。

 

Geeklyがおすすめの理由はこちら

 

Geeklyに登録する

 

 

全国のAI(人工知能)エンジニア求人をお探しなら「レバテックキャリアがおすすめです。

 

第4位 誠実で頼りになる転職実績/年収アップ率No.1 : アールストーン

f:id:Change-before-you-have-to:20171125135539p:plain おすすめ度:★★★★★

求人数:★★★★☆

使いやすさ:★★★★☆

年収アップ率:★★★★☆

転職サポート:★★★★★

 

機械学習ディープラーニング関連のAI(人工知能)エンジニアを目指すなら「アールストーン」がおすすめです。

 

アールストーンでは「誠実で頼りになるキャリアドクター(RStoneの転職担当者)」が、常に5年先のエンジニアとしてのキャリアカウンセリングを行ってくれます。 

 

また、いくつものキャリアプランを提案した後に「今の企業で転職せずに経験を積んだ方が良い」と転職をしない選択肢も合わせて伝えてくれます。

 

エンジニアにとって「本当に良いと思える転職をしてもらいたい」という強い思いからアールストーンは求人を教えてくれるので、安心して転職活動に望めますね。

  

特に、リクルートキャリアが主催する「グッドエージェント賞(どれだけ真剣に、転職者や採用企業のことを考えて、転職エージェントとしての仕事をしたか)を多数受賞している」ので、もし転職をする。しないという選択を真剣に選べます。

 

はじめての転職で転職事情が分からない。親身な相談相手が欲しい

 

まずはエンジニアのキャリアに関して転職相談してみたい」という方は、ぜひアールストーンを利用してみてください。

アールストーンがおすすめの理由はこちら

 

アールストーンに登録する

 

AI(人工知能)エンジニア・機械学習エンジニアを目指すならAidemy(アイデミー)

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180116235231p:plain

詳細 => エンジニア・システムエンジニアが人工知能(AI)を学習しAIエンジニアへ!|AI(人工知能)業界へai就職、転職することも可能です。 - テクニティノイモシニ

 

機械学習エンジニアになる方法まとめ 

f:id:inaka-gurashi-saikou:20180122183538p:plain

機械学習エンジニアになる方法をまとめています。

 

0.機械学習エンジニアの資格とは?

詳細 => 機械学習エンジニアの資格とは?機械学習スキルをエンジニアが獲得するための方法 - テクニティノイモシニ

 

1. aiエンジニアの資格とは?

aiエンジニアの資格とは?という疑問に答えます。松尾豊氏のディープラーニング協会が発足しているので、エンジニアの方は必見です。

 

2. aiエンジニアに必要な「機械学習/深層学習ツール」とは?

aiエンジニアを目指す方が学ぶべき機械学習ライブラリツールをお伝えします。

 

3. aiエンジニアに必要なスキルとは?

aiエンジニアが習得すべきスキルセットに関してお伝えします。

 

4. aiエンジニア育成ならどこがおすすめ?

aiエンジニア育成に役立つ2つのサイトを比較しています。

 

5. aiエンジニアに必要な資格とは?

aiエンジニアにはディープラーニング協会が定めたE資格がありますが、基本、資格が必要ない職種です。詳細はこちらで参照ください。

 

6. aiエンジニアの仕事とは?

aiエンジニアの仕事内容に関して具体的にお伝えしています。

 

7. aiエンジニアの年収/給料は?

aiエンジニアの年収・給料に関してお伝えします

  

8. エンジニア・システムエンジニアが人工知能(AI)がAIエンジニアへ!

エンジニア・システムエンジニアがAI(人工知能)エンジニアへ学習しながら目指せる方法をお伝えしています。

 

9.機械学習エンジニアの将来性、需要とはどの程度か?

詳細 => 機械学習エンジニアの将来性/需要はどの程度か?|エンジニアが機械学習エンジニアを目指す際に指標とすべき経済産業省レポートから説明する - テクニティノイモシニ

 

10.機械学習エンジニアに新卒採用されたいなら「エンジニアとしての開発力」を磨け!

詳細 => 機械学習エンジニアに新卒採用されたいなら「エンジニアとしての開発力」を磨け!|エンジニアの力に機械学習スキルがaddonされる必要があります。

 

11.機械学習エンジニアの年収とは?

詳細 => 機械学習エンジニアの年収とは?機械学習エンジニア(Machine Learning Enginneer)の給料感と今後の年収上昇比率に関して - テクニティノイモシニ