AIエンジニアの求人の探し方5つ｜日系大手企業の求人を探す方法は？

AIエンジニアとはどんなエンジニア？

AIエンジニアとは、AI(人工知能)を使ったシステムを設計して課題解決ができる技術者を指します。

AI(人工知能)を使って大量のデータ収集し解析をして課題解決をする「データサイエンティスト」や、AI(人工知能)を使って反復的な学習と判断を特定する「機械学習エンジニア」という技術者も含めてAIエンジニアと呼びます。

AIエンジニアの仕事の流れ4つ

AIエンジニアの仕事の主な流れをご紹介しましょう。AIエンジニアは、クライアントが求める課題解決のプランニングの段階から参加をします。

課題解決は何を指すのか、収集可能なデータはどういった内容のものなのか、新たにデータをつくる必要があるのかを、理論的に分析をして進めます。

クライアントの課題解決に必要なデータを集め、AIをどのようにシステム構築をするのか、納期や価格に見合ったプランニングをします。

AIエンジニアの仕事の流れ1：最新技術のリサーチ

AIエンジニアが開発に求められる言語やシステムは常に進化しています。最新技術を使うことでシステム構築の作業工数を減らすことができ、タイムロスの削減と効率化を図ることが可能になるため、常に新しい技術を取り入れる事が欠かせません。

主に海外の学術論文から情報を収集したり、AIエンジニアの研究セミナーに参加したりして、最新技術を習得する努力をしています。

AIエンジニアの仕事の流れ2：モデル構築

モデル構築は問題解決の定義づけをした後、大量のデータを収集し必要なデータの分類や組合せ等の分析をして、データ整理をする序盤の工程です。

収集データから、求める目的とその根拠となるデータを関係式で求めていきます。モデル構築を行うときは、データの正確性やデータの組み合わせや算出方法によって出される結果に差があるため、精度をあげるためには正確性の高いデータを使用していく必要があります。

AIエンジニアの仕事の流れ3：PoC検証

PoCとはProof of Conceptを略した名称で「概念実証」や「実証実験」という意味です。PoC検証の工程は、モデル構築後の実現性やデータ集計結果の正確性を仮想上で検証する、重要な工程です。

モデル構築の試作版を実装した後に求める結果が出るのか実現性が高いのか、効率的な工数なのか予算やコストパフォーマンスはどうかなど実現化する前にPoC検証します。

AIエンジニアの仕事の流れ4：AI開発

PoC検証をクリアした後、次にAI開発の段階に進みます。現実にシステムに組み込みリアルに運用をしていく工程です。

クライアントの求める運用システムとして成立しているのか、実際に運用しながら検証していきます。

この時点で問題がでた場合は、さらにPoC検証をして解決策を運用に落とし込みます。クライアントとの契約に沿った形で進める必要があり、条件にあうよう効率的に開発する最終工程です。

AIエンジニアの求人の探し方5つ

AIエンジニアの求人の探し方についてご紹介します。

AIエンジニアという職種の求人のほかに、分野を限定した「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」といった職種も、AIエンジニアの求人に含まれています。

AIエンジニアが求められる業態の違いや就職のメリットについて、企業の選び方など優良な求人情報はどう探すと良いのか、IT業界の働き方や、キャリアアップにつながる転職に必要な情報の探し方についてご紹介しましょう。

AIエンジニアの求人の探し方1：日系大手企業の求人を探す場合

日系大手企業へ就職・転職をするメリットは、知名度が高い企業ということで、資本力がある企業は働き方や福利厚生、収入面についても良い条件が期待できます。

日系大手企業には通信業、 メガバンク、大手製造業など職種が様々あり、勤務地は東京・大阪・福岡に集中している傾向があります。

IT系求人サイトにエントリーをすると、条件の良い求人情報を収集できます。求められるスキルやOJT等、研修プログラムについても情報を集めましょう。

AIエンジニアの求人の探し方2：スタートアップ・ベンチャー企業の求人を探す場合

スタートアップ・ベンチャー企業のメリットは、成長の可能性が期待できるところです。AIビジネスの内容は社会的な問題解決、画像分析、音声分析、データ分析や機械学習に特化しているなど各企業に得意とする分野があります。

進んでみたい分野の企業を探すには、ベンチャー企業のIT分野に特化した転職サイトにエントリーをして、仕事内容、勤務地、収入、休日日数、福利厚生の条件を確認しましょう。

AIエンジニアの求人の探し方3：外資企業の求人を探す場合

外資企業のメリットは、日系企業に比べて成果型の評価が一般的なので、スキルや結果を求められる分、見返りの収入は期待できます。

AIエンジニアのスキルに加えて、流暢な英語が話せなくてもコミュニケーションスキルとして英会話スキルがあると良いです。

IT業界専門の転職エージェントに相談し、条件のよい求人情報を集めましょう。会社の方針、AIの分野、休暇、有休消化率などを確認しておきましょう。

AIエンジニアの求人の探し方4：SIer企業の求人を探す場合

SIer企業は、System IntegratorやSI事業とも呼ばれ、非IT企業や官公庁等のITシステムの運用を任される、システム開発と運用全体の統括業務を行う企業です。

ITゼネコンと呼ばれ、下請け構造が実在し労働集約型の働き方が多いようです。

将来性があるSIer企業は積極的にクラウドサービスをとり入れています。企業方針や事業内容を確認して、働きたい分野の優良企業なのかを確認しましょう。

AIエンジニアの求人の探し方5：Web系メガベンチャー企業の求人を探す場合

Web系メガベンチャー企業は、ベンチャー企業として始まり成長を遂げて上場企業になった、従業員数が1000人以上の大企業のことです。

優秀な人材が集まりやすく年齢や性別よりも能力を評価してもらえる環境で、実力があれば新しいプロジェクトを担当したり昇給面も結果次第で期待ができます。

AIに特化した求人サイトやエージェントに登録をして求人情報を集めると、よりスムーズに求人情報を収集できるようです。

AIエンジニアに必要とされる能力4つ

AIエンジニアはAI(人工知能)を使い、人が判断するような複雑な判断をプログラムによって設計を組み立て、正解がない中で問題解決により近い結果を出す、高度なITスキルを求められます。

どんな能力が必要なのかについてご紹介しましょう。

AIエンジニアに必要とされる能力1：データベース運用に関する知識

AIエンジニアは大量のデータを集めシステムを構築するため、データベース運用のスキルが必要です。

大量のデータベースの中から、統計学やデータ分析の知識に基づいて、必要なデータを収集し必要なデータを選択しシステムを構築して結果を出す必要があるためです。

AIエンジニアに必要とされる能力2：数学的知識

AIシステムの運用には、数学的知識の中でも線形代数や微分積分、統計についての知識が必要です。これらは機械学習の原理(アルゴリズム)をモデル化するために必要な知識です。

AIエンジニアは、目まぐるしく進化するAI最新情報を常に収集しているので、英文の学術論文を読むこともあります。新しいAI技術に関する論文は万国共通の数式で表現されることが多いため、数学的知識があるとより理解することができます。

AIエンジニアに必要とされる能力3：機械学習やディープラーニングの基本知識

AIの分野は層のように細分化され、AIの中に機械学習の分野があり、機械学習の下層にディープラーニング(深層学習)という分野があります。

大量のデータに制約条件の規制をかけて、必要な情報を収集し分析して結果を出すシステム構築が機械学習の分野です。教師あり機械学習・教師なし機械学習・強化学習・ニューラルネットワークと分類されます。

その中にディープラーニングがあり、いずれもAIエンジニアに必要な知識です。

AIエンジニアに必要とされる能力4：必要とされるプログラミングスキルとは

AIエンジニアはシステム構築にプログラミング言語を使います。システムに合った言語を選択し、設計のしやすさ、処理速度やセキュリティーなど考慮して開発していくので、高度なプログラミングスキルが求められます。

システム構築に使用される主なプログラミング言語Python、C++、Lisp、Juliaについて、ご紹介します。

Python

AIエンジニアに人気のあるプログラミング言語はPythonです。機械学習やディープラーニングを得意とした言語で、ライブラリというPythonをベースとしたシステム開発に役立つ関数や機能が豊富にそろっています。

機械学習に必要な統計学の数式がそろっているので、ライブラリを使用することで一からプログラムせずに効率的に設計ができます。

C++

C++言語とはC言語にオブジェクト機能を追加した拡張言語のことです。プログラミング言語の中でも歴史が古く1980年代に誕生しています。

難易度が高い複雑な言語ですが、C言語との互換性があり複雑な処理や規模が大きいデータ処理に向いた汎用性が高い言語です。

処理速度が高速のため、他の言語で速度が落ちる場合に選ばれます。C++言語を理解できると他の言語が理解しやすくなります。

Lisp

Lispは1958年に考案された古い関数型といわれ、記述の抽象度が高いプログラミング言語です。現代のLipsは初期型から進化した方言が多数あり、Common LipsやSchemeなどがあります。

Lisp言語は、書かれた文字列を実行可能な形式に変換するプログラムをいれなくても実行ができるという特徴をもっていて、リストというデータ型を扱うのが得意な言語のため、プログラミングの実装用言語として活用されています。

Julia

Julia(ジュリア)は2009年に開発され2012年から使いはじめた、比較的新しい言語です。

特徴はJITコンパイラによって高速処理が可能になっていることや、Pythonのライブラリを使用できることがあり、AIエンジニアのシステム構築の効率化が図れ便利なため人気があります。

シンプルでわかりやすくプログラミングができ、これからはJuliaが一番使いやすい言語になるといわれています。

AIエンジニアの求人を探すうえでの準備4つ

AIエンジニアは需要が高い仕事の一つですが、前述しているとおり高度な専門スキルが求められます。

AIエンジニアの求人を探すうえでの必要な準備について新卒、第二新卒、20代の未経験、経験者にわけて紹介します。

求人を探すうえでの準備1：新卒の場合

新卒の場合、AIエンジニアの経験はなくても今まで学習してきたスキルについて履歴書に書くことができます。

プログラミング言語のスキル、情報処理、数学的知識、統計学、ITスキルについてポートフォリオを作成しましょう。

基本情報処理技術者試験、オラクルマスター、統計検定など資格取得しておくと、どの程度スキルがあるのか説明ができ、学生時代に作成したシステムやアプリケーションなどがあれば見せることもできます。

求人を探すうえでの準備2：第二新卒の場合

決算期を過ぎた年度末や新卒同様の4月などが、求人が増えるタイミングです。

第二新卒は社会経験はまだ少ないですが若さがあり柔軟性があることが強みです。すぐに辞めてしまう人材だと思われないように、離職理由について好意的な説明ができるように準備しておきましょう。

今までに取得したIT資格、スキルUPをしていることを職務経歴書に明記し、常に最新の知識を収集しましょう。

求人を探すうえでの準備3：20代未経験の場合

必要なスキルの習得をはじめましょう。SEやプログラマの道から実践を積んでAIエンジニアにステップアップする方法や、社会人向けのデータサイエンティスト講座受講など、実践的な経験値を積み上げていくことが大切です。

研修中に基礎知識を習得する未経験歓迎の求人募集の場合は、受け身の姿勢でいると成長は期待できませんので、自ら学習意欲を高くもつ忍耐強さが必要です

求人を探すうえでの準備4：20代経験者の場合

実績をアピールできるようポートフォリオを作成し、最新技術の情報や業界の情報を収集して、進みたい分野を定める時です。

IT業界専門の転職エージェントにエントリーをしておき、希望の求人を見つけたタイミングでスムーズに転職できるように準備しておきましょう。

今までの経験にうぬぼれることなく、最新の言語の習得やAIエンジニア向けセミナーなど積極的にスキルの更新をしていきましょう。

AIエンジニアの求人を探そう

AIエンジニアの求人の探し方についてご紹介しました。高度なスキルが求められるAIエンジニアは、私たちの未来を豊かな世界に創造する魅力的な職業です。

未経験の方はスキルUPからはじめてキャリアプランを立てましょう。IT業界に特化した求人サイトのエージェントやキャリアコンサルタントに相談をして、有益な情報を集めることが大切です。

AIエンジニアの分野は様々です。あなたが進みたい分野に一歩一歩近づくために行動をおこしましょう。