AI・データ分析のフリーランス向け案件が業界最大級
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。
まずはじめに、気になる機械エンジニアの求人動向について見ていきましょう。機械学習エンジニアの求人需要ですが、AI技術のめまぐるしい発展に伴い、正社員・フリーランスともに年々高まっている状況です。ただし正社員での採用難易度は高く、狭き門だと言われています。特に自社で機械学習エンジニアの育成をしていくにはコストや時間もかかるため、即戦力としてフリーランスの機械学習エンジニアを参画させるパターンが多いようです。
一般的なフリーランスの機械学習エンジニア案件の単価は、月60～80万円が相場だと言われています。経験や高度なスキルを求められる場合や、プロジェクトマネジメントも行うような案件だと月150万円の高単価なものも存在します。このように機械学習エンジニアのフリーランス案件は高単価な傾向が高く、年収1000万円以上も目指せるでしょう。
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。
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。
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。
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。
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は、多様なスキルが求められます。ここでは、特に必要とされる５つのスキルについて一つずつ解説していきます。
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。
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。
機械学習ではPythonやR言語といったプログラミング言語が用いられることが多くあります。そのほかにも人工知能関連の領域ではC言語、C++、Javaなどを利用することもあります。機械学習エンジニアにとって、これらのプログラミング作業は必要不可欠だと理解しておきましょう。特にPythonは機械学習において汎用的に使われているプログラミング言語となりますので、これから機械学習エンジニアを目指すのであれば必ず習得するようにしましょう。
効率的な作業のためにはさまざまなライブラリやフレームワークを扱うスキルも必要です。機械学習においてよく使われるフレームワークの代表的なものとして「TensorFlow」や「scikit-learn」などがありますが、それぞれで書き方は異なります。また、画像や言語処理など目的に応じてふさわしいライブラリやフレームワークを扱う必要がありますので、それぞれの特徴を把握し、活用できるまでのスキルは習得しておきましょう。
機械学習の学習工程では、膨大なデータを扱うことになります。そのため、データベースやデータ基盤に関する知識は必要となってきます。SQLやRDB、RDBMSなども習得しておくといいでしょう。また、近年のクラウド化の広まりから、インフラ環境をAWSやGCPといったクラウド環境に構築している企業も増えてきました。クラウド上でのデータ処理、分散処理、仮想化技術なども理解しておくと役に立ちます。
このように機械学習エンジニアといえども、データーベースやクラウドでのインフラ環境に関わることになります。作業においてはセキュリティ面の考慮も求められますので、基礎的な内容はしっかり理解しておきましょう。
AI技術の急速な発展に伴い、機械学習エンジニアをはじめとするAI関連の職種への需要は非常に高い状況だと言えます。特に人材不足だと言われているAI領域において、機械学習エンジニアとしてのスキルや経験がある人材は希少です。今後も機械学習に関する案件は増加傾向と考えられるため、機械学習エンジニアは将来性のある職種だと考えてよいでしょう。
とはいえ、技術の進歩が速い機械学習の領域では、最新情報のキャッチアップやスキルアップを行っていくことも重要です。こうした努力を続けていけば、機械学習エンジニアとして長く活躍できるでしょう。
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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。
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。
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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。