機械学習エンジニアとは?仕事内容と将来性

自動運転やチャットボット上でのAIが行う会話など、人工知能に関するテクノロジーが注目を集めています。それに伴い、機械学習や深層学習(ディープラーニング)などのアルゴリズムを開発したり、統計解析のモデリングを行う専門職種の採用・育成が本格化してきました。

 

今回は、そのなかでも注目の職種として「機械学習エンジニア」を紹介します。

 

機械学習エンジニアとは

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアは、ディープラーニング機械学習に関するシステムやアプリケーションの要件定義から開発、運用を担当する技術職です。
機械学習フレームワークやライブラリを活用して、画像認識や需要予測、商品レコメンドなどをシステムへ実装する役割や、アルゴリズムモデリングといった業務に取り組みます。

海外では、Machine Learning Engineerという肩書きでの求人募集がされており、それを直訳した「機械学習エンジニア」のポジションでの求人が日本でも増えてきました。

 

データサイエンティストとの違い

機械学習エンジニアとの境界が曖昧な職種としてデータサイエンティストがあります。どちらの職種も機械学習ディープラーニングなどの研究と深く関わる点や、統計解析や数学の知見が必須となる点が共通しています。
そのため、企業の求人票に記載される募集要項やスキル要件を並べてみると、Pythonでのプログラミングや、数学・統計解析の知識、SQLなどデータベースを扱えることが必要とされるなど非常に似通っています。

異なる点としては、データサイエンティストはより分析に特化した職種のため、アナリストやコンサル的な視野の広さが求められるのに対して、機械学習エンジニアは、より開発やコーディング寄りのスキルを求められる点があげられます。

 

機械学習エンジニアの将来性

AIの導入とともに高まる採用ニーズ

経済産業省の調査では、ビッグデータ、IoT、人口知能、ロボティクスなどに携わる先端IT人材は2020年には、約4.8万人が不足するといった予測がされています。

機械学習エンジニアは、この先端IT人材に分類される通常のITエンジニアやSEよりも付加価値の高い職種です。将来的に需要が高まることは待遇の良さにもつながってくるため、比較的年収をあげていきやすい状況が期待できます。

 

希少職種のためなるための要件が高い

機械学習エンジニアになるには、プログラミングスキルのほか、数学や統計学の知識が必須の要件となります。
最新情報をキャッチアップする必要にせまられる職種のため、海外の論文を読み解くための語学力も必要となるなど、第一線で働き続けるためには勉強が必要となる職種でもあります。

プログラマーやITエンジニアからのキャリアチェンジは容易ではありませんが、挑戦してみる価値はあるでしょう。

 

まとめ

今回は人工知能(AI)関連職種のなかでも、データサイエンティストと並んで人気の高い機械学習エンジニアについて紹介しました。
データベースエンジニアやソフトウェアエンジニアなどプログラミングの職務経験がある方や、アナリストなどの統計解析の経験がいかせる職種です。

今後、深層学習や機械学習アルゴリズムを開発に対してニーズはさらに高まることが予想されるため転職などキャリアチェンジに挑戦してみる価値はありそうです。