MLエンジニアとは？仕事内容・年収・将来性とともに内定のコツを解説

• 1.MLエンジニアとは？
• 2.MLエンジニアの仕事内容
• 3.MLエンジニアの年収
• 4.MLエンジニアの将来性
• 5.MLエンジニアに求められるスキル・知識
• 6.MLエンジニアのキャリアパス
• 7.MLエンジニアの内定を獲得するためのコツ
• 8.まとめ

1.MLエンジニアとは？

MLエンジニア（機械学習エンジニア）とは、AI開発の現場で活躍する職種のことを指します。AIに学習させるデータを用意したり、アルゴリズムを設計・調整したりすることで、機械学習の結果を大きく左右する仕事でもあります。出力された結果をもとに、精度を高めるために教師データを用意したり、アルゴリズムを変更したりするのもMLエンジニアの役割です。

ちなみに、MLとは"Machine Learning"の頭文字を取った言葉であり、AI開発が盛んな海外では"Machine Learning Engineer"という名称でIT系エンジニアの代表的な職種の一つとなっています。AI開発やAI事業に参画する国内企業も増えていることから、近年ではMLエンジニアの注目度が上昇しているのです。

2.MLエンジニアの仕事内容

MLエンジニアが担当する仕事内容には、主に以下の3つの業務が挙げられます。
 

• ・機械学習のアルゴリズム設計

  ・機械学習を活用したシステム開発

  ・機械学習を活用したシステムの保守・運用

それぞれの仕事内容を詳しく解説します。

機械学習のアルゴリズム設計

MLエンジニアは、機械学習に用いるアルゴリズムを設計し、検証するのが主な仕事です。機械学習の種類では、質問・回答がセットになった教師データを入力して学習させる「教師あり学習」のほか、質問だけを入力して学習させる「教師なし学習」、自らデータを収集させて試行錯誤しながら学習の最大化を目指す「強化学習」の3つの手法が存在しています。

機械学習の目的によって適した手法は異なるため、どのような結果を期待するのかを明確にした上で、アルゴリズムの設計や手法を検討します。実際に機械学習を行った上で、出力される結果の精度を評価し、精度を高める必要がある場合には教師データを見直すなどの検証作業も担当します。

機械学習を活用したシステム開発

MLエンジニアが機械学習を通じて成果が得られたとしても、その成果を活用するためのシステムがなければ意味がありません。MLエンジニアの研究成果を企業の売上へ結びつけるためにも、出力されたデータを生かして商品・サービスを提供できるシステムを用意する必要があります。このシステム設計・構築を担当するのも、MLエンジニアの役割です。

たとえば、画像認識でユーザーの年齢・性別を判断できるアルゴリズムを設計し、店舗の監視カメラを通じて客層を分析するシステムを開発するケースが挙げられます。この際にも、開発したシステムから期待通りの成果・精度を得られるかどうかを検証し、改善の余地がある場合にはどのように見直すかという施策を考えるのもMLエンジニアの仕事です。

機械学習を活用したシステムの保守・運用

MLエンジニアが開発・構築したアルゴリズムやシステムを運用するにあたって、トラブルや不具合が発生した際には素早く対処することも求められます。クライアント企業からの依頼で開発するシステムは、納品後に何年も使い続けるケースが多く、開発後の保守・運用フェーズの方が長くなることも少なくありません。

3.MLエンジニアの年収

MLエンジニアは海外のAI開発企業での需要が高まっていることから、国内でも高年収を得られる職種の一つです。平均年収は約650万円ほどで、IT系エンジニア全体の平均年収を大きく上回る水準です。外資系企業の求人を中心に、年収1,000万円以上のポジションも用意されており、高年収を得たい方には最適な職業となっています。

ただし、AI開発の本場はアメリカなどの海外企業であるため、年収1,000万円以上の好待遇のポジションに就くためには、MLエンジニアとしての技術力に加えて、語学力や現地の文化を理解する努力が求められることに注意しましょう。

4.MLエンジニアの将来性

MLエンジニアは機械学習の専門家であり、今後のAI開発には欠かせない存在です。日本国内ではまだ知名度が低い職種ではありますが、海外では高い注目を集める職業として、将来性は非常に明るいと判断できます。AI開発に参画する大手企業のほか、グローバルにAI事業を展開する外資系企業、あるいはAI領域での変革を目指すスタートアップ企業でも、MLエンジニアの活躍の場が用意されています。

MLエンジニアは、AI開発に必要な機械学習そのものを担当するため、今後AIに代替される可能性が低く、今よりもAIがずっと普及する社会になったとしても高い需要が見込めます。国内だけではなく海外で働く道も用意されているので、将来性が高く長きにわたって活躍できる職種に就きたい方におすすめです。

5.MLエンジニアに求められるスキル・知識

MLエンジニアが働く際には、次のようなスキル・知識が必要とされます。
 

• ・Pythonを中心とするプログラミングスキル

  ・アルゴリズム設計のためのITインフラの知識

  ・機械学習・ディープラーニングに関する知識

  ・統計学・数学についての学問的知識

それぞれ詳しく解説しますので、MLエンジニアになるためにプログラミングの独学などを考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。

Pythonを中心とするプログラミングスキル

MLエンジニアが担当する機械学習のアルゴリズム設計・システム開発においては、「Python」をはじめとするプログラミングスキルが必要とされます。現場によっては、C言語、C++、Javaといった言語が必要とされることもあるので、まずはこれらのプログラミングスキルを身につけておくのが大切です。

中でもPythonは、どの現場でも用いられる可能性が高く、未経験からでも学びやすい言語なので、最初に学習するのにおすすめです。Pythonを基礎から学ぶ際には、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」と呼ばれる資格を目指すのも良いでしょう。資格対策のために体系化された教材を使ってプログラミングの基礎を学習できるので、これまでプログラミングの経験がない方や、どのように学習を進めたら良いかわからない方にも適しています。

アルゴリズム設計のためのITインフラの知識

MLエンジニアはアルゴリズムの設計やシステム開発のために、ITインフラの知識が問われる職種でもあります。SQLと呼ばれる言語を使ったデータベースの扱いはもちろん、機械学習に必要なシステム要件を確保するためにどのようなハードウェアが必要なのかを判断する知識が求められます。サーバーやOSについての基礎知識もあると、MLエンジニアとして活躍しやすいでしょう。

また、機械学習のためのITインフラは、企業のサーバールームに物理的に構築するのではなく、AWSやGCP、Azureといったクラウドサービス上に展開するケースも多くなっています。そのためクラウドサービスの扱いに慣れている方や、クラウド選定の知見が豊富な方ほど評価される傾向にあります。

AI開発と同様に、クラウド上でのインフラ構築は高い注目を集めている分野であり、クラウドエンジニアを目指せるメリットもあるので、クラウドサービスの扱いは積極的に学習しておくと良いでしょう。

機械学習・ディープラーニングに関する知識

MLエンジニアとして働くためには、機械学習・ディープラーニングに関する知識も欠かせません。目的に合わせて最適なアルゴリズムや手法を選び、活用するための深い理解が求められます。機械学習で用いられることの多いライブラリ・フレームワークについて押さえておき、プロジェクトに応じて最適なものを選ぶスキルも必要です。

現役のMLエンジニアと同レベルの知識が求められることはないですが、選考を受ける段階で機械学習・ディープラーニングについての一通りの知識を身につけておくと、入社後の研修がスムーズになると判断されて有利な評価を受けられます。Pythonを学べるプログラミングスクールを通じて、機械学習についての知識を深められることもあるので、積極的に活用してみましょう。

統計学・数学についての学問的知識

MLエンジニアが活躍するためには、統計学・数学についての素養も必要となります。微分・積分や線形代数など、大学レベルの学力が求められるため、大学でも理系科目を多く取っている方のほうが有利になります。AI開発の分野で活躍するためには、統計学・数学の学問的知識は絶対に必要になるので、選択授業では積極的に学んでみると良いでしょう。

文系出身の方や、統計学・数学に苦手意識がある方の場合には、中学・高校レベルから復習してみることをおすすめします。これらの知識は独学で身につけることが可能なので、企業の選考を受ける前に理解を深めておくことで内定を獲得できるチャンスも高まります。

6.MLエンジニアのキャリアパス

MLエンジニアは高い将来性が見込まれている職種であり、活躍の場も幅広く用意されています。大手企業のIT部門のほか、AI事業・機械学習に取り組むベンチャー企業、世界的に有名な外資系企業などもMLエンジニアの求人を出しています。そんなMLエンジニアが経験を積んだ後、どのようなキャリアを目指せるのかをご紹介しましょう。
 

• ・研究機関の研究職を目指す

  ・外資系企業へ転職する

  ・プロジェクトマネージャーになる

上記の3つのキャリアパスについて解説しますので、将来のキャリアプランを考える参考にしてみてください。

研究機関の研究職を目指す

MLエンジニアは、アルゴリズム設計・システム開発の技術力を活かし、研究機関における研究職を目指すことも可能です。AI研究の現場では、システム設計ができるエンジニア人材を強く必要としており、民間企業での開発経験を持つMLエンジニアは重宝される傾向にあります。

企業の利益だけではなく、社会全体の利益のために専門知識を活かせる職場なので、やりがいを追求したい方に向いています。クライアント企業との打ち合わせや、問い合わせ対応などの業務が少なくなるため、より研究や開発に集中できる環境となるのがメリットです。

外資系企業へ転職する

MLエンジニアとして高年収を目指したい場合には、外資系企業への転職が候補です。MLエンジニアは、国内だけではなく海外でも高い需要が見込まれている職種であり、業界の最前線でAI開発に取り組んでいる外資系企業からは、好待遇が約束されたオファーを受け取れることもあります。

世界でもトップクラスの技術力を持ったMLエンジニアやデータサイエンティストと肩を並べて働けるのも魅力ですが、外資系企業や海外の現地企業・本社で活躍するためには、高い語学力が求められる点には注意しましょう。また、実力主義の外資系企業が自分の性格にマッチしているのか、自己分析・企業研究に取り組んでおくことも大切です。

プロジェクトマネージャーになる

MLエンジニアとして社内でステップアップした結果、開発チームの管理者やプロジェクトマネージャーの仕事を任されることがあります。プロジェクトマネージャーは、携わるプロジェクト全体の管理・マネジメントのほか、部下・後輩の指導などを率先して行う立場です。開発の現場でMLエンジニアとして活躍する機会は減るものの、裁量権が大きくプロジェクト全体を左右する立場に大きなやりがいが得られるでしょう。

プロジェクトマネージャーになるためには、MLエンジニアとしての技術力に加えて、コミュニケーションスキル・マネジメントスキルが求められます。これらのスキルは一朝一夕で身につくものではないため、将来のキャリアプランを踏まえながら、若手のうちから経験を積むことが大切です。

7.MLエンジニアの内定を獲得するためのコツ

最後に、MLエンジニアの内定を獲得するための3つのコツについて解説しましょう。
 

• ・大学・大学院で専門知識を身につける

  ・プログラミングスクールで機械学習を学ぶ

  ・まずはインフラエンジニア・SEとして入社する

これらを順番にご紹介しますので、MLエンジニアの内定を目指している方はぜひ参考にしてください。

大学・大学院で専門知識を身につける

MLエンジニアを目指す場合、ほかのIT系エンジニアと比較して統計学・数学をはじめとする専門知識が必要とされます。文系出身でプログラミング未経験の人材を採用している企業もあるものの、着実に内定を得たい場合には大学・大学院で必要な知識を学んでおくことがおすすめです。

大学・大学院の授業で機械学習について学べる機会があれば積極的に受講したり、Pythonやデータベースに関連した資格を取得したりするのも効果的です。大学・大学院でMLエンジニアに必要な知識を学ぶ姿勢は、採用担当者に対して長期的なキャリアビジョンを持って就活に臨んでいる印象を与え、評価が高まる要因になりますので、ぜひ意識してみましょう。

プログラミングスクールで機械学習を学ぶ

大学の専攻が数学系・情報系・工学系でない場合や文系出身の方の場合には、MLエンジニアとして必要となる機械学習やプログラミングの知識を身につけるために、プログラミングスクールに通うことをおすすめします。実際にMLエンジニアとして働いた経験のある講師についてもらうことで、実践的なスキルを身につけることができるでしょう。

プログラミングスクールでPythonや機械学習について学んだ際には、その知識を使ってポートフォリオを作成することも忘れないようにしましょう。単にプログラミングを学んだだけの学生よりも、そのスキルを使って個人開発に取り組んだことのある学生の方が、より即戦力として活躍してくれる人材と判断されるからです。

まずはインフラエンジニア・SEとして入社する

MLエンジニアになるための知識・スキルが十分ではない場合や、MLエンジニアの選考になかなか通らない場合には、まずはインフラエンジニアやSE（システムエンジニア）としてIT業界の経験を積むのも一つの手段です。ITインフラに携わる職種でサーバーやOS、データベースについて学びながらMLエンジニアを目指したり、SEとしてIT業界の働き方に触れながらキャリアビジョンを再構築したりすることで、後悔のないキャリアを歩めるようになります。

新卒でMLエンジニアの内定を取るハードルは高めですが、インフラエンジニア・SEであれば未経験からのポテンシャル採用を実施している企業が多く、内定を取りやすいのもメリットです。MLエンジニアになる明確なモチベーションを持ち、長期的なキャリアプランを立てながら、5年・10年スパンでMLエンジニアを目指してみましょう。

8.まとめ

MLエンジニアは機械学習エンジニアと訳される職種で、機械学習に欠かせないアルゴリズムの設計からシステム開発までを手掛けるAI開発に不可欠な職業です。国内はもちろん、AI開発の本場である海外で高い注目が集まっている職種であり、外資系企業の求人であれば年収1,000万円以上を提示されることも珍しくありません。AIの普及に伴ってますます需要が増える職種なので、将来性も十分です。

ただしMLエンジニアになるためには、Pythonなどを用いたプログラミングスキルのほか、ITインフラの知識や統計学・数学の知識なども求められるため、非常に勉強量が多くなることに注意が必要です。大学・大学院、もしくはプログラミングスクールでこれらの知識を身につけておくと選考で有利になりますが、新卒で入社するハードルはやや高めなので、まずはインフラエンジニア・SEとして入社してキャリアを積むことも検討してみてください。

ITエンジニアを目指す新卒学生向け就活エージェントならレバテックルーキー

レバテックルーキーは、レバテックが運営するITエンジニア専門の就活エージェントです。多数のITエンジニアのキャリア支援経験のあるアドバイザーが、あなたのスキルと希望に合わせた企業の紹介から、人事目線での面接対策など、就職までを一貫してサポートします。ES添削、面接対策、ポートフォリオ作成サポートなども実施していますので、まずは一度カウンセリングにお越しください。

就活アドバイザーに相談してみる