AIエンジニア Job guide
AIエンジニアには、AIに関する専門知識やプログラミング技術は勿論のこと、ビッグデータを扱うデータサイエンスの知識、機械学習、ディープラーニングの知識など、幅広い領域の高度なスキルが必要です。現在は現場のニーズに対してAIエンジニアが少ないので、高収入が期待できる職種です。
AIエンジニアの仕事内容
・AIを使用したシステムの開発
・AIシステムの精度を高めるための機械学習、ディープラーニングの設計
・AIが学習するデータの収集、選定、クレンジング
・AIの学習結果の分析、修正
AIエンジニアに
求められるスキル
・AI開発の主流であるPython、R、C++といったプログラミング言語スキル
・機械学習、ディープラーニングに関する知識
・SQLをはじめとするデータベース言語を活用できるスキル
・確率論や統計学、微分積分、線形代数といった数学的知見
・情報を正確に把握し、合理的に分析する論理的思考力
AIエンジニアのキャリアパス
AIエンジニアのキャリアパスには、以下のようなものがあります。
・データサイエンティスト
・データアナリスト
・フルスタックエンジニア
・AI開発に特化したプロジェクトマネージャー、シニアマネージャー
・ITコンサルタント
・経営コンサルタント
データサイエンティスト、データアナリストは、データを扱うという点でAIエンジニアと共通していますが、よりコンサルティング要素の強い職種です。フロントエンド、バックエンド、データベースなどAI以外の領域も極めると、幅広い分野で活躍できるでしょう。マネジメント力を鍛えていくとプロジェクトリーダーとして活躍できるほか、多様な経験を積めばコンサルタント職への道が見えてきます。
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SUPPORT |
CREATIVE |
PROJECT |
PRODUCE |
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カスタマー |
Webデザイナー |
クリエイティブ |
Webプランナー |
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ITサポート事務 |
フロントエンド |
Webディレクター |
Web |
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情報システム |
バックエンド |
Webディレクター・ |
DXコンサル |
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PMO |
インフラ・ |
プロジェクト |
サービス |
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SEM対応 |
SEM企画設計・ |
データアナリスト |
マーケター・ |
AIエンジニア
キャリアアップ4つのポイント
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01
開発、データサイエンスといった自分の強みとなる領域の専門性を高める
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02
常に最新の知識を追い求め、幅広い領域を網羅する
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03
プロジェクトリーダーを経験し、マネジメント力を伸ばす
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04
クライアント企業のビジネスモデルを学ぶなど、ビジネス全般の知識を深める
AIエンジニアは、先端IT人材に経済産業省から選ばれており、需要が大きい職業です。AIエンジニアの業務は、幅が広いため、特定の領域を極めたスペシャリスト、幅広く網羅したゼネラリストを選ぶことができます。スペシャリストは、専門性が高まるほど収入アップが期待できるでしょう。一方、ゼネラリストは幅広い知識を武器に、エンジニアを率いていくマネジメント職をめざします。現場の業務を把握しつつマネジメントができる人材は重宝されるでしょう。ビジネス全般の知識を学べば、コンサルタントとしての道も開けてきます。
リバミーの求人・採用情報
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