機械学習エンジニアの求人案件

機械学習エンジニアの求人案件

機械学習の案件をお探しでしょうか。
ビッグデータナビは、AI・データ分野を中心にフリーランス求人を紹介する案件情報サイトです。
こちらの特集では、いま注目の機械学習エンジニアの求人をピックアップしてお届けします。
機械学習が業務未経験の場合でも、ITエンジニアとしての経験があれば参画可能な案件もあります。
詳しくはお問い合わせください。

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機械学習エンジニアの求人動向

機械学習エンジニアとは

機械学習エンジニアは、機械学習や深層学習(ディープラーニング)に関するシステム設計、開発、運用を行う技術者です。同じくビッグデータの解析を行うデータサイエンティストとの区分はあいまいですが、機械学習エンジニアは、より開発やエンジニアリング業務に特化した存在です。海外ではMachine Learning Engineerという職種で定着しており、日本でも求人が増加傾向にあります。

機械学習エンジニアの仕事内容

人工知能を働かせるアルゴリズムの開発から、データ基盤の構築、フレームワーク・ライブラリの選定、データ処理のためのアプリケーション実装、機械学習モデルのチューニングなどの業務を担当します。
機械学習エンジニアを募集するプロジェクトは、以下のような領域があります。

予測

小売業での需要予測や、医療分野でのリスク判定、金融機関での与信判断などで機械学習の導入が進み求人募集も増加傾向にあります。デジタルマーケティング分野での商品レコメンドにも使用される技術です。

識別

深層学習(ディープラーニング)の登場により、画像認識や自然言語処理、異常検知などの精度が向上したことから、近年実用化が加速しています。
AIベンチャーやスタートアップの採用ニーズが高いです。

実行

期待感が高まる自動運転技術の研究開発やアドバイザリー業務、チャットボット、自動翻訳などのプロジェクトで開発エンジニアを募集しています。

機械学習エンジニアに必要なスキル

数学とコンピュータサイエンスに関する知識

機械学習の理論は、統計学や確率などで表現されることも多く、数学とコンピュータサイエンスの土台のうえに成り立ちます。機械学習ライブラリを活用するようなデータ解析業務においてもパラメータチューニングなどの実務で数学や統計に関する知識が必要となります。

統計解析、機械学習の実務経験

新卒採用の場合は、理数系の学部やコンピュータサイエンスを選考していれば実務経験が問われないこともありますが、中途採用やフリーランスとしてプロジェクトに参画する場合は、金融やマーケティングといった分野でのデータ解析実務や機械学習・AIに関連する開発経験を必須とする求人が多いです。

Python、Javaなどプログラミング能力

機械学習でもちいるライブラリやフレームワークの多くはPythonで記述されており、それら機械学習、深層学習を利用するうえでコーディングを行うためのプログラミングスキルが必要です。また、機械学習をアプリケーションに組み込む場合やシステムとして開発する際には、Python以外のJavaやC++といったプログラミング言語で開発を行う場合もありソフトウェアエンジニア・プログラマーとしての開発経験があると有利でしょう。

機械学習エンジニアのおすすめ求人

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未経験から機械学習の案件に参画する方法

未経験可の非公開求人に応募する

機械学習の実務未経験の場合でも参画できる案件に応募し、面談にて条件が確定すれば未経験から案件に参画することができます。エンジニアやITコンサルタント、データ分析職でのご経験が1年以上の場合はぜひご相談ください。

機械学習の講座を受講してスキルアップする

実務経験が少ない場合は、弊社の提供する機械学習・ディープラーニングの講座を受講してから案件に参画することも可能です。
詳細については、お問い合わせください。

ビッグデータナビが選ばれる理由

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業界に詳しいコンサルタントが担当

人工知能や機械学習、深層学習などAI領域に詳しいコンサルタントがカウンセリング面談を担当します。エンジニアのほかアナリスト、マーケターも多く所属しているため適切なスキル把握とサポートが可能です。

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まとめ

今回の求人特集では、機械学習エンジニアの求人動向やフリーランス案件の探し方について紹介しました。ディープラーニング技術の発展とともに、機械学習エンジニアへのニーズが拡大しており、すでに機械学習案件に携わった経験をお持ちの方は、適切な案件に応募し年収をアップできる可能性があります。また、将来性を見越して機械学習のスキルアップやキャリアチェンジに取り組むエンジニアも増加傾向にあります。エンジニアとして何かしらのソフトウェア開発経験があれば、機械学習の案件にエントリーすることは可能です。

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