AIエンジニア・機械学習エンジニア採用のポイント

こんにちはデカルトサーチ合同会社のアモニック・パスカル・ヒデキです。今回は日本でも需要の急増する機械学習エンジニアの採用のポイントについて紹介したいと思います。

そもそもディープラーニング(深層学習)とは

機械学習エンジニアとは、実装や開発に携わる職業であり、AIがデータを解析し識別する処理を扱うデータとアルゴリズムにより調整を行います。

機械学習はディープラーニング(深層学習)の進化により、再び脚光を集めるようになりました。ディープラーニング(深層学習)とは、多層のニューラルネットワーク(脳神経細胞と神経回路の一部を単純化し数理モデル化したもの)を使った機械学習の手法のことを指します。ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層に分けられるのですが、ディープラーニングでは、この中間層のモデリングを通じて精度の高い学習モデルを構築していくことが重要になります。

誤差から勾配を計算して中間層のパラメータを修正したり、特徴量を計算するパラメータを調整したりしながら、何度もチューニングを繰り返していく仕事であるため、機械学習エンジニアは外から見るよりもずっと単調で根気のいる仕事であると言えるでしょう。また、中間層のモデリングについては、毎年新たな手法が生まれており、最新の手法を検証して実装できる柔軟性も求められます。

ディープラーニングが注目を集めるようになったわけ

ディープラーニング(ニューラルネットワークの多層化)という発想そのものは、80年代には既にあったのですが、処理や計算にかかるコストもリソースも当時では膨大であったため、長らく実現可能性に乏しい分野だと認識されてきました。それが2012年に行なわれたILSVRCという画像認識の精度を競うコンペティションにおいて、トロント大学のチームが畳み込みニューラルネットワークという新しいモデリングを利用したディープラーニングで、他を圧倒する大差をつけて優勝したことで、再び注目を集めることとなりました。また、以前に比べてコンピュータやGPUの低価格化が進んだことや、インターネットの普及によりデータの収集が容易になった事などの要因も追い風となり、ディープラーニングの研究が再び加速し、世界的なブームとなったのです。

機械学習エンジニアのスキルセット

機械学習エンジニアのスキルセットは大きく分けて以下の5つがあります。業務に合わせてそれぞれのスキルセットを評価していきましょう。

①プログラミングスキル、およびシステム開発の経験

機械学習やデータ解析でよく利用されるPythonは業務で必須となります。また、機械学習エンジニアは、AIに関するアプリケーション開発にも関わるため、Python以外のC/C++やJavaなどの言語の開発経験も評価対象となります。

②機械学習ライブラリの取り扱い

scikit-learnやTensorFlowといった機械学習ライブラリを使いこなすことも、Pythonと同様に機械学習エンジニアにとって必要な能力です。画像処理や自然言語処理などのライブラリやフレームワークを目的に応じ選別し、適切に使用することが工数を大幅に減らすことに繋がるからです。

③データベース構築の経験

機械学習ではデータを利用するため、データ基盤やデータベースに関する知識も必要になります。また、ビッグデータを扱う場合、負荷を分散したり、処理時間を短縮させたりするための分散処理に関するインフラ技術も求められるため、機械学習エンジニアは、AWS、GCPなどのクラウドを利用する機会も多い職種です。

④数学、統計学の知識

機械学習エンジニアには、コンピューターサイエンスのほか、統計、数学の知識が欠かせません。数学は微分積分学・線形代数学などに加え、機械学習を活用するためにパターン認識、予測、精度などの評価手法や確率分布、確率モデルなどの統計学も必要になります。

⑤機械学習・深層学習のアルゴリズムに関する知識

機械学習のアルゴリズムへの理解も重要です。基本的なアルゴリズムから、パーセプトロン・ロジスティック回帰、ニューラルネットワークなどの使い方も求められます。機械学習のモデリングは毎年新しい手法が生み出されているため、機械学習エンジニアには、好奇心に基づいて継続的に学習できる姿勢も求められます。日頃から「arXiv.org」や「人工知能学会論文誌」といった学会誌に目を通したり、機械学習エンジニア同士のコミュニティでブラッシュアップしていく姿勢も重要になります。

 

 

ディープラーニングエンジニアの年収の相場

日本では圧倒的に供給不足であるディープラーニングエンジニアの採用は、エンジニア採用の中でもかなりの難易度だと言えます。あくまで目安ですが、ディープラーニングエンジニアの年収のベースは500万円(勤続経験1年)、博士号取得者は800万円、トップティアに関しては2000万円以上と年収の相場はITエンジニアの中でもかなり高額になっています。

機械学習の領域では「頭数を揃えて何とかする」という世界ではありません、ベースラインのエンジニア10人よりもむしろ優秀なエンジニア1人がインパクトを与える世界です。そのため機械学習エンジニアの採用にあたっては前述した5つのスキルセットを持つ優秀なエンジニアにアプローチすることをオススメします。

機械学習エンジニア採用のポイント

次に機械学習エンジニアの採用のポイントについて紹介したいと思います。

①学習環境

基本的に日本には機械学習エンジニアは圧倒的に不足しているため、職場に優秀な機械学習エンジニアがいて切磋琢磨できる環境は非常に重要です。機械学習エンジニアになる人は、知的好奇心や学習意欲が強い傾向にあるため、技術者として成長できる環境を整備し、アピールすることは、優秀な機械学習エンジニアを採用する上で最も重要であると言えます。

②扱うデータの内容

機械学習の業務自体は、かなり地味な作業が大部分を占めますが、機械学習を使ったサービスは、時として魔法のようなインパクトを与えます。扱うデータが興味深いかどうか、提供するサービスがインパクトのあるものなのかといったことは機械学習エンジニアにとって大きなやりがいとなります。

 

まとめ

AIの需要は年々増していることに加えて、ビッグテータの扱いに関しても、毎年のように斬新かつより効率的な手法が生み出されており、その応用範囲はますます広がるばかりです。それに伴い、機械学習エンジニアの需要が急速に高まっていますが、日本では慢性的な供給不足が続いている言われています。

デカルトサーチ合同会社は、設立13年以来、数多くのITエンジニアを日本企業様に紹介してまいりました。デカルトサーチのリクルーターは全員が計算工学の修士を持つ、元エンジニアであり、クライアント企業様のエンジニア採用を包括的にサポートいたします。機械学習、ディープラーニングに関してもこれまで数多くの求人を取り扱ってきた経験があるので、「機械学習エンジニアの採用が難しい」とお悩みの採用担当者の方は、まずはお気軽にお問合せ下さい。その他、エンジニア採用外国人エンジニア採用のメリットに関する記事も配信していますので、お手すきの際に一度ご覧いただけますと幸いです。

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