エンジニアとつく職種にはさまざまな種類がありますが、なかでも昨今注目を集めているのが、機械学習技術を用いてシステムやアプリケーションを開発する「MLエンジニア」です。AIの台頭により、さまざまな業界で需要が高まっています。
そこで今回は、MLエンジニアの概要から類似職種との違い、主な仕事内容、必要な知識やスキル、キャリアパスの例について解説します。ぜひ参考にしてみてください。
MLエンジニアとは
ML（Machine Learning＝機械学習）エンジニアとは、データをもとにAIモデルを作り、実際のサービスに組み込む職種です。「機械に学習させる仕組みの専門家」であり、AIの中核技術をプロダクトや業務に活かす役割を担います。
MLエンジニアと類似職種の違い
AIや機械学習の分野には、似ているようで役割が異なる職種が複数あります。
なかでもよく混同されるのが「データサイエンティスト」「AIエンジニア」「MLエンジニア」の3つです。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、企業が保有する膨大なデータを分析し「なぜ売上が下がったのか？」「どんな顧客がリピーターになるのか？」といった因果関係や傾向を見つけて、経営やマーケティングの意思決定を支援するのが仕事です。
AIエンジニア
AIエンジニアは、より広義の人工知能技術を扱うエンジニアで、画像認識、音声認識、自然言語処理（NLP）などの専門モデルを活用してアプリやシステムを構築します。
MLエンジニア（機械学習エンジニア）
MLエンジニアは、機械学習技術を用いてユーザーの行動予測・売上予測・異常検知・レコメンドなどの仕組みを作り、実際にシステムに実装・運用するまでを担当します。
MLエンジニアが担う仕事内容
MLエンジニアの仕事内容には、主に以下の4つが挙げられます。
MLエンジニアに必要な知識やスキル
MLエンジニアには、以下のようなスキルが求められます。
プログラミング言語に関する知識
MLエンジニアがアルゴリズムを設計したりシステムを構築したりするには、プログラミング言語に関する知識が必須です。とくにPython（NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlowなど）は用いられる機会が多いため、優先的に学び習得しておくことをおすすめします。
システムインフラに関する知識
アルゴリズムの設計およびシステムの構築・運用・保守には、システムインフラに関する知識も欠かせません。具体的には、Docker/KubernetesやCI/CDに関する知識を習得するとよいでしょう。
数学・統計学に関する知識
機械学習のアルゴリズムを設計するには、数学・統計学に関する知識が必要です。具体的には、線形代数・確率統計・微積分などの知識が求められます。基本的には、大学生向けのテキストで学習できるため、独学でも知識を深めることは可能です。
機械学習・アルゴリズムに関する知識
機械学習・アルゴリズムに関する知識は、MLエンジニアとして活躍するために必要不可欠です。これらの知識を深めることで、用途に応じた機械学習の手法・アルゴリズムの種類を選択できるようになります。
コミュニケーション能力
チームで作業することが多いため、コミュニケーション能力もあると便利です。同職種以外のメンバーに指示や依頼をする際に、内容をわかりやすく伝えるスキルも備えておくとよいでしょう。
MLエンジニアのキャリアパスは？
MLエンジニアの活躍の場は幅広く、大きく「スペシャリスト（技術者）としての道」「マネジメント職へのステップアップ」「他職種へのキャリアチェンジ」の3パターンに分けられます。
スペシャリスト（技術者）としての道
MLエンジニアとして技術力を深め、専門性を高める道です。具体的には、以下のような職種に進むケースが考えられます。
マネジメント職へのステップアップ
MLエンジニアとしての技術力を活かしつつ、チームやプロジェクトの管理を行う道です。具体的には、以下のような職種に進むケースが考えられます。
他職種へのキャリアチェンジ
MLエンジニアの経験を活かし、ほかの職種へ転職する道です。転職先としては、たとえば以下のような職種が挙げられます。
まとめ
さまざまな業界でAIが普及していることから、MLエンジニアの需要は高まっています。MLエンジニアへの転職で年収アップすることもあるため、プログラミング言語やシステムインフラ、数学・統計学に関する知識を習得し、目指してみるのもおすすめです。
また、MLエンジニアとしてのキャリアは多岐にわたり、技術者としての道だけでなく、マネジメント職や他職種への転職も可能です。自分の目指す方向性を明確にし、必要なスキルを習得することで、充実したキャリアを築くことができます。
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