理工系研究人材がAIエンジニアに転向する方法 ①

近年、ディープラーニングやAIという単語がCMやニュースでよく使われるようになりました。
AI技術が進歩していくことで、クリエイティビティを必要としない単純作業の仕事から機械の自動化によって必要とされなくなっていき、
自分たちのできる仕事が減っていくのではないか…。

そんな不安な声も聞くようになりました。

その一方で、AIエンジニアの仕事はベールに包まれていて、その実態を知っている人間は多くないです。

"AIエンジニアは深刻に不足していて、今は高給だ"
"高度な数学力とプログラミング力が必要だ"
"博士号を持つ研究人材が優遇されるらしい"

というポジティブな声を聴く一方で

"AI開発はアプリ系エンジニアで対応できる。"
"AIの仕事なんて対して対して難しくない。誰でもできる。"
"博士人材はいらない。経験豊富で全体像の把握できる人材がほしい。"

といった声も耳にしました。
また、AIそのものの実用的価値についても疑問を持たれることもあり、
現状AI技術に対しての一般認識はまだ固まっていないように思います。

AIエンジニアという新しい職業に興味を持ち、
AIについて調べてみようと思う方や、更には
AIエンジニアに転職しようかなと考える方にとって、
様々な情報が散見していて、非常に悩ましい状況なのではないか、と思います。

私は数年前に材料系研究者を目指す道を断念し、IT未経験の立場で
AIエンジニアへの転職活動を行いました。
自分にとってこの時期は、想像と現実とのギャップを感じたり、
研究タイプの人材がAIを取り巻く社会の中で何を期待されているかなど、
色々なことを知り、経験するいい機会となりました。

そこで、そのときの経験や知り得たこと、そしてその後AIモデル開発の現場で
仕事をして、得てきた知見などを共有しようと考え、
ブログ記事形式でまとめることにいたしました。

・AIエンジニアの仕事はそもそもどのようなものなのか。
・研究系人材はAI開発の現場で何を期待され、どこをアピールしていけばよいか。
・AIエンジニアとデータサイエンティストの違いはどこにあるのか
・AIエンジニアに転職するためにシステム開発の経験は必要か。
・G検定やE資格のようなAI資格に価値があるか。
・AIのプログラミングスクールに通う必要があるか。
・AI開発の現場の悩み、覚悟た方が良いこと。

等のトピックについて、自分の経験と照らし合わせながら書いていこうと考えています。

興味があれば次回も読んでいただけると幸いです。