機械学習エンジニアになるためには、エンジニアやプログラマーとして知識やスキルが必要です。エンジニア経験者でもなることが難しいと言われるのが機械学習エンジニアであり、その難易度は相当高いものがあります。
それでも決して目指せないというわけではなく、努力を重ねることで機械学習エンジニアを目指すことができます。AIやディープラーニングはトレンドの移り変わりが早い分野であり、常に最新の情報にキャッチアップできるような体制を整えておくことが重要です。
その中でアプリケーションやデータベースに関する知識を身につけていき、AIの分野で必要とされるスキルを身につけることがポイントです。
機械学習エンジニアに求められるスキルとしては、一般的なシステム開発に求められるエンジニアやプログラマーとしてのスキルが挙げられます。機械学習においては、Python(パイソン)と呼ばれるプログラミング言語がよく使われます。
その他、C言語やC++、Javaなどの言語を使って開発できるスキルがあることも望ましいです。システムの設計や開発、運用といった一連の流れを経験していると機械学習エンジニアとしても活躍しやすくなります。
機械学習エンジニアの業務はその名の通り、システムに機械学習アルゴリズムを設計・実装することです。AI開発や機械学習関連プロジェクトの中核を担い、プロダクトにAI・機械学習モデルを導入する業務がメインとなります。
コーディングをはじめ、データセットとWebアプリの連携といったプレイヤー的な役割から、プロジェクトの進捗管理といったマネジメントスキルも求められることもあります。
企業に属している場合、「AI」や「ビッグデータ」、「ディープラーニング」といった技術を活かして、アルゴリズムを構築して新しいサービス開発から既存サービスの連携まで多岐に渡ります。
既にAI開発の需要は高まっており、今後特に需要が伸びていくことが確実な職種であるといえるでしょう。
機械学習エンジニアの技術やスキルを身につけることで、ビジネスにおける活躍の場を広げることができます。機械学習エンジニアとしてAIの開発を行うこともできますし、自身でセミナーなどを開催して、多くの人に知識やノウハウを提供することもできるでしょう。
機械学習の技術はビジネスへの応用イメージが湧くため、ビジネス推進にも大きく寄与するでしょう。
また、未知のデータに対して予測を行ったり独自のアルゴリズムを開発できたりするなど、機械学習のみならずエンジニアとしての地位を確立することができます。
機械学習エンジニアの年収相場としては、アメリカのデータが参考になります。アメリカではAI開発にかける費用や人材も多くなっており、高年収が期待できます。その相場として、Glassdoorのデータを参考にすると年収は1,400万円程度とされています。
今後、日本国内でも機械学習エンジニアの需要が高まっていき、年収アップにも期待が持てるようになるでしょう。
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