機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧

機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧について

■機械学習エンジニアとは 機械学習エンジニアとは、機械学習アルゴリズムの実装や運用、開発を行う技術者です。 データの分析・解析・機械学習モデル構築と検証などが主な業務内容です。 機械学習エンジニアは主にPythonやR言語のプログラミング言語やTensorflow、Keras、Pytorch、NumPyなどの機械学習に特化したフレームワークやライブラリを活用し、データの分析・解析・機械学習モデルの構築と検証などを行います。 機械学習とは、データを分析する方法の1つであり、データから機械が自動で学習し、データの背景にあるルールやパターンを発見する方法です。 機械学習の種類には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つです。 教師あり学習： ラベル付けされた訓練データを使用し、入力データから出力データを予測するモデルを構築します。代表的な例としては画像内の物体を識別や天候から売上予測を行うなどの「回帰」や「分類」が挙げられます。 教師なし学習： ラベル未設定のデータからパターンや構造を抽出する学習方法です。 代表的な例としてはクラスタリング(大量のデータをカテゴリ別に分類してグループ化する機能)などが挙げられます。 強化学習： システム自身が試行錯誤しながら最適な行動を学習する方法です。 代表的な例としては自動運転車の制御などが挙げられます。 半教師あり学習： 教師あり学習と教師なし学習の中間的な方法論であり、少量のラベル付きデータを利用して、大量のラベルなしデータを学習する方法です。 この学習手法は、教師あり学習と教師なし学習の両方のアプローチを組み合わせることで、より高い予測精度を達成できます。 代表的な例としては、SiriやAlexaなどの自然言語処理や画像に映る人や物を認識する画像認識などが挙げられます。 ■深層学習(ディープラーニング)と機械学習の違いについて 深層学習(ディープラーニング)は機械学習の手法の1つです。 深層学習(ディープラーニング)とは、機械学習において必須とされるパラメータ「特徴量」を指定することなく、コンピュータ自身が特徴量を探して学習を行っていく手法です。 わかりやすい違いでは、人間がデータの特徴を判断するものが機械学習、機械がデータの特徴を判断するものが深層学習ということです。 深層学習(ディープラーニング)の位置付けとしては、教師あり学習の一部となります。 機械学習エンジニアの業務内容はサービス開発・設計、データの分析・解析、機械学習モデル開発、基盤構築・運用・保守、最新技術の調査・研究であり、以下にて詳細をお伝えします。 ・サービス開発・設計 機械学習エンジニアのサービス開発・設計業務は、クライアントのニーズを細部まで把握し、機械学習モデルを設計します。具体的にはデータの収集と前処理、適切なアルゴリズムの選定、モデルのトレーニングと評価、モデルのパフォーマンスの定期監視などです。この過程では、機械学習エンジニアとしての高度な技能が必要になります。 ・データの分析・解析 機械学習エンジニアのデータの分析・解析業務は、データの正確性と完全性を保証すること大切です。収集データの質と量を評価し、必要に応じてデータクレンジングや前処理を実施します。また統計分析や視覚化ツールを用いてデータの傾向やパターンを把握し、これらの洞察をもとに機械学習モデルの設計や改善に役立てます。 ・機械学習モデル開発 機械学習エンジニアの機械学習モデル開発業務は、問題特定、アルゴリズム選定、モデルの訓練、評価、チューニング作業を行います。教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、目的に合ったアプローチを選びます。精度の高い予測や分類を達成するために、ハイパーパラメータの調整とモデルの評価を繰り返し行います。この際、過学習や不適切なデータセットによるバイアスを避けることが重要です。 ・基盤構築・運用・保守 機械学習エンジニアの基盤構築・運用・保守は、データ処理と分析のためのシステム基盤の設計、実装、維持に関わります。具体的には大量のデータを効率的に処理し、分析するためのインフラ構築をはじめとし、クラウドサービスやオンプレミスのサーバー設定、データベースの管理などが作業としてあります。さらにシステムのパフォーマンスとセキュリティを常に監視し、必要に応じてアップデートや改善を行います。 ・最新技術の調査・研究 機械学習エンジニアの最新技術の調査・研究業務は、画像認識、音声認識など最新の機械学習を含むAI技術やトレンドを探求し、最終的に得た知識を実務に活用することです。具体的には学術論文の読解、市場動向の分析、新しいアルゴリズムやフレームワーク、ツールの評価などが業務内容です。 常に最新の技術進歩を把握し、実際のプロジェクトにどのように適用できるかを理解することです。研究結果を実践的な解決策に落とし込む際には、理論と実装のギャップに注意し、現実のビジネスや技術環境に適合する形で応用することが求められます。 ■機械学習エンジニアとAIエンジニアの違い 機械学習エンジニアとAIエンジニアの違いについて、仕事内容と必要スキルの観点より解説します。 機械学習エンジニアとAIエンジニアは焦点を当てている業務内容が異なります。 機械学習エンジニアは機械学習技術に特化し、データの分析とモデルの開発が業務内容ですが、AIエンジニアは人工知能技術全般にわたる広範な知識とスキルを持ち、多岐にわたるAI技術の実装と応用が業務内容です。 上記を理解した上で仕事内容と必要スキルをみていきましょう。 まず仕事内容について、機械学習エンジニアはデータの前処理、機械学習モデルの開発、訓練、テスト、データ分析、特徴量エンジニアリング、モデルの性能評価、機械学習モデルの本番環境への展開がメイン業務であり、一方、AIエンジニアは機械学習モデルの開発、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、ロボティクスなどAI技術の研究、開発、実装、AIソリューションの全体的な設計と実装、プロジェクト管理、システムの性能評価や最適化がメイン業務です。 必要スキルにおいて、機械学習エンジニアはPythonやscikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど機械学習ライブラリの使用経験や知識、機械学習の理論とアルゴリズムに関する深い知識、統計学、データサイエンスの知識や知見が必要であり、一方AIエンジニアはPythonやR言語などを使った実務での開発経験、機械学習、深層学習(ディープラーニング)を含むAIの基本的な理論と技術、システム設計やソフトウェア開発の経験が必要です。 ■機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い 機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いについて、仕事内容と必要スキルの観点より解説します。 機械学習エンジニアは機械学習技術に特化し、データの分析とモデルの開発が業務内容ですが、データサイエンティストはデータの収集と前処理やデータ探索と分析、モデリングとアルゴリズム開発、データの視覚化とプレゼンテーションが業務内容です。 上記を理解した上で仕事内容と必要スキルをみていきましょう。 まず仕事内容について、機械学習エンジニアはデータの前処理、機械学習モデルの開発、訓練、テスト、データ分析、特徴量エンジニアリング、モデルの性能評価、機械学習モデルの本番環境への展開がメイン業務であり、一方、データサイエンティストはデータ分析、洞察の抽出、データ駆動の意思決定サポート、データビジュアライゼーション・統計分析、データマイニング、パターン認識がメイン業務です。 必要スキルにおいて、機械学習エンジニアはPythonやscikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど機械学習ライブラリの使用経験や知識、機械学習の理論とアルゴリズムに関する深い知識、統計学、データサイエンスの知識や知見が必要であり、一方データサイエンティストはPythonやR言語などを使った実務での開発経験、統計学と数学、データの探索的分析知識や経験、TableauやPowerBIなどのBIツールの使用経験が必要です。 ■AIエンジニアはやめとけと言われる理由とは？ 検索をする中でフリーランスでのAIエンジニアはやめとけとありますが、なぜ言われるのか解説します。 フリーランスエンジニアの中には思ったよりも収入が得られず、会社員に戻る方も多数おりますが、以下理由がやめとけと言われる理由でしょう。 ・収入が不安定になった ・景気に左右されやすく案件を安定的に受注できない ・仕事が休めず体調を崩した ・営業スキルが一定数要求される ・マネジメント経験が積みづらい 上記理由を見るとフリーランスエンジニアに転向しても楽して稼ぐことは難しく、さらに自身の管理スキルも一定数必要であることがわかります。 「フリーランスでのAIエンジニアはやめとけ」と言われておりますが、開発経験が1年未満と浅い方はまず、数年の実務を経験した後、フリーランスエンジニアとして転向することをおすすめします。また、一定数の開発経験がある方の中である程度自由な働き方を希望する方や高収入になりたい方などはフリーランスエンジニアとして転向しても良いかもしれません。 ■AIエンジニアフリーランスは150万稼げる？ AIエンジニアフリーランスは150万円稼げるのかどうかを解説します。 結論、AIエンジニアフリーランスは150万円稼げます。AIエンジニアフリーランスの平均単価は75万円、中央値単価は75万円、最高単価は200万円です。 月額単価150万円を超えるフリーランス案件・求人は多数存在するため、これらのフリーランス案件・求人に参画することで150万円稼げるでしょう。 ただし、150万円を超えるフリーランス案件・求人はAI開発以外にもプロジェクトマネジメント経験や上流工程から下流工程までの一貫した開発経験などが求められているため、経験の浅いAIエンジニアが参画できるフリーランス案件・求人では無いことは念頭に置いておきましょう。 機械学習エンジニアフリーランスとして参画できるフリーランス求人・案件はデータ分析・予測モデル開発、画像データを利用したパターン認識、画像分類、オブジェクト検出業務、 チャットボットや言語翻訳システム開発などの自然言語処理業務、ビッグデータ解析・処理、深層学習(ディープラーニング)関連開発と幅広いです。 機械学習エンジニアフリーランスとして以下のスキルや経験があると、高単価フリーランス求人・案件に参画できます。 ・機械学習エンジニアでの実務経験 ・深層学習(ディープラーニング)や教師ありなど機械学習手法の経験や知識 ・PythonやR言語、Scalaの使用経験 ・TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなど機械学習フレームワーク/ライブラリ経験 ・HadoopやSparkなどビッグデータ処理経験 ・統計学やデータサイエンス知識 ・上流工程の実務経験や知識 ・コミュニケーションスキル ・プロジェクトのリード経験 ・問題解決スキル ・最新トレンドへの適応 ■機械学習エンジニアフリーランスとして携わることができるフリーランス求人・案件例 ・データ分析・予測モデル開発での機械学習エンジニアフリーランス求人・案件 データ分析・予測モデル開発案件は金融、ヘルスケア、小売、製造、Eコマースなどの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はデータの収集と前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの開発とトレーニング、性能評価と最適化、結果の解釈と報告を行います。 PythonやR言語の開発言語スキル、TensorFlowやPyTorch、scikit-learnなど機械学習フレームワーク・ライブラリ経験、統計学、コミュニケーションスキルなどが要求されます。 ・画像認識開発での機械学習エンジニアフリーランス求人・案件 画像認識開発案件は自動車、医療、セキュリティ、小売、製造業などの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はデータ収集と前処理、特徴量抽出、モデル開発、性能評価、最適化とデプロイです。 PythonやR言語の開発言語スキル、TensorFlowやPyTorch、Kerasなど機械学習フレームワーク・ライブラリ経験、画像処理の知識、深層学習(ディープラーニング)の理解、データセット管理や処理経験などが要求されます。 ・チャットボットなどの自然言語処理開発での機械学習エンジニアフリーランス求人・案件 チャットボットなどの自然言語処理開発案件では ITサービス、金融、小売、医療などの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はデータ収集と前処理、特徴量抽出、モデル開発、性能評価、最適化とデプロイです。 PythonやR言語の開発言語スキル、TensorFlowやPyTorch、Kerasなど機械学習フレームワーク・ライブラリ経験、自然言語処理の知識、RNNやLSTM、Transformerなど深層学習(ディープラーニング)の理解、データセット管理や処理経験などが要求されます。 ・ビッグデータ解析・処理業務での機械学習エンジニアフリーランス求人・案件 ビッグデータ解析・処理業務案件は金融、eコマース、ヘルスケアなどの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はデータ収集、データクレンジングと前処理、データ解析、機械学習モデル開発、データ可視化です。 PythonやR言語、Scalaの開発言語スキル、 HadoopやSparkなどビッグデータ技術スキル、SQLやNoSQLなどデータベース管理スキル、TensorFlowやPyTorch、Kerasなど機械学習フレームワーク・ライブラリ経験、統計学やデータ分析スキルなどが要求されます。 ・深層学習(ディープラーニング)関連開発での機械学習エンジニアフリーランス求人・案件 深層学習(ディープラーニング)関連開発案件は自動車、金融、医療、製造業、エンターテインメントなどの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はデータの収集と前処理、モデル開発、ハイパーパラメータチューニング、モデルの評価と最適化、展開と統合です。 PythonやC++の開発言語スキル、 TensorFlowやPyTorch、Kerasなど機械学習フレームワーク・ライブラリ経験、NumPyやPandasなどデータ処理ライブラリスキル、SQLやNoSQLなどデータベース管理スキル、CUDAやOpenCLなどGPU計算知識などが要求されます。 ■機械学習エンジニアフリーランスとして独立した時のメリット 機械学習エンジニアフリーランスとして独立する時のメリットを解説します。 特に正社員から機械学習エンジニアフリーランスとして独立した時のメリットをお伝えします。 ・柔軟な働き方ができ、時間管理の自由になる ・キャリアの多様性 ・様々なプロジェクトに参画できる ・スキルが向上する ・高収入の可能性がある ・ネットワークの拡大 機械学習エンジニアフリーランスとしての独立は、自由度の高い働き方、収入の増加、スキル向上などによるキャリアの多様性など多くのメリットがあります。 ■機械学習エンジニアフリーランスとして独立した時のデメリット 機械学習エンジニアフリーランスとして独立する時のデメリットを解説します。 特に正社員から機械学習エンジニアフリーランスとして独立した時のデメリットをお伝えします。 ・収入が不安定になる ・案件の不確実性 ・仕事の継続的な保証はない ・自己管理が必要である ・ワークライフバランスが乱れる可能性がある ・スキルアップが必須条件 フリーランスとして独立することは不安定な収入や自己管理の必要性、スキルアップの必要性などデメリットもあることを理解しましょう。 機械学習エンジニアを今後検討しているフリーランスは上記機械学習エンジニアフリーランスとして独立するメリットデメリットを比較した上で行動すると後悔が少ないでしょう。 ■機械学習エンジニアフリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況について解説します。 機械学習エンジニアはデータ分析・予測モデル開発、画像データを利用したパターン認識、画像分類、オブジェクト検出業務、 チャットボットや言語翻訳システム開発などの自然言語処理業務、ビッグデータ解析・処理、深層学習(ディープラーニング)関連開発など様々なフリーランス求人・案件があり、多くのプロジェクトや開発現場においてリモートワークや在宅・持ち帰りのフリーランス求人・案件が増えています。 しかし、セキュリティや機密情報保持などの様々な要因によりリモートワークや在宅・持ち帰りが難しい機械学習エンジニアフリーランス求人・案件も一部存在します。 未だコロナが蔓延しておりますが、リモートワークや在宅ではコミュニケーションが取りづらいなどの課題も見えており、出社に切り替えている企業も多くなっております。 特に出社とリモートワーク・在宅を混合している働き方であるハイブリットワークが近年増加傾向であり、今後機械学習エンジニアを含むフリーランス求人・案件のリモートワークや在宅・持ち帰り化は数年前と比較して多少少なくなっておりますが、なくなることはないでしょう。 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件の中でもリモートワークや在宅・持ち帰りのみに参画したい機械学習エンジニアフリーランスは機械学習エンジニアでの参画経験や深層学習(ディープラーニング)知識、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなど機械学習フレームワーク/ライブラリ経験、HadoopやSparkなどビッグデータ処理経験、統計学やデータサイエンス知識、コミュニケーションスキルなどがあると比較的参画しやすいでしょう。 ■機械学習エンジニアでの週2日、週3日フリーランス求人・案件 機械学習エンジニアでの週2日・週3日フリーランス求人・案件について解説していきます。 機械学習エンジニアの週2日・週3日フリーランス求人・案件は機械学習エンジニア全体のフリーランス求人・案件の中で約10%の割合で存在します。 また週2日・週3日などの時短でも月額単価120万円など、高単価な機械学習エンジニアフリーランス案件・求人も多く存在します。 複数の機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画できるため、様々なプロジェクトやサービス開発に携われたり、多種多様なエンジニアとコミュニケーションを取れます。 高単価な機械学習エンジニアフリーランス求人・案件はその案件の業界や分野での機械学習エンジニア経験やPythonやTensorFlow、PyTorchなどの機械学習で頻繁に使われる言語やライブラリスキル、データ分析や処理スキル、統計学と数学の知識、プロジェクトリード経験、コミュニケーションスキルなどある程度の実績や知識が備わっている方でないと参画が難しいでしょう。 機械学習エンジニアフリーランスとして週2日・週3日フリーランス求人・案件に参画したい方は現状の市場動向の把握をした上で自分のスキルに見合うフリーランス求人・案件を探すことをおすすめします。 ■機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画するために必要なスキル 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画するために必要なスキルを解説します。 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画するために必要なスキルとしては、機械学習エンジニア自体の経験や周辺知識/スキルです。 主にPythonやR言語の使用経験、TensorFlow、PyTorchなどの機械学習に特化したライブラリ経験、機械学習や深層学習(ディープラーニング)の知識、SQLやNoSQLの使用経験、HadoopやSparkなどビッグデータ処理経験、データサイエンス知識、上流工程の実務経験や知識、プロジェクト管理スキルがあると機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画しやすいでしょう。 上記経験や業界知識/スキル、どちらかが欠けていると機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画できない可能性があるので念頭においておきましょう。 さらに機械学習エンジニアフリーランスとして、高単価のフリーランス求人・案件に参画を希望している場合、しっかり経験を身につけていきましょう。 ■機械学習エンジニアとして経験年数別のアドバイス 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画するため、機械学習エンジニア経験年数別のアドバイスをそれぞれ機械学習エンジニア経験1〜2年、機械学習エンジニア経験2〜3年、機械学習エンジニア経験5年以上に分けて解説します。 ・機械学習エンジニア経験1〜2年の機械学習エンジニアフリーランス 機械学習エンジニア経験1〜2年の機械学習エンジニアフリーランスはPythonやR言語の習得や機械学習、深層学習(ディープラーニング)、統計学の知識をしっかり身につけましょう。 さらに小規模プロジェクトへの参画を積極的に行い機械学習関連開発の実務を経験し機械学習エンジニアとしてのスキルを磨いていきましょう。 また、チーム内外のコミュニケーションスキルやリーダーシップスキルを身につけていきましょう。 ・機械学習エンジニア経験2〜3年の機械学習エンジニアフリーランス 機械学習エンジニア経験2〜3年の機械学習エンジニアフリーランスは中〜大規模プロジェクトに参画しましょう。 特に自然言語処理、画像認識、ビッグデータ解析・処理などの特定の分野をより専門的に経験しましょう。また大規模なデータセットが扱えるプロジェクトに挑戦してみましょう。 ・機械学習エンジニア経験5年以上の機械学習エンジニアフリーランス 機械学習エンジニア経験5年以上の機械学習エンジニアフリーランスは大規模プロジェクトへの参画はもちろんですが、チームを率いるプロジェクトリードポジションへ挑戦しましょう。 また、定期的に最新の研究論文を読み市場動向をアップデートし続けましょう。 若手機械学習エンジニアへの教育やメンタリングを行える場合は、自分の持っている知識の再確認の意味も込めて行ってみることをおすすめします。 その他、余裕がある方はコミュニティへの貢献のため、コミュニティ活動に参加して知識や経験を共有してみることもおすすめします。 ■機械学習エンジニアフリーランスにおすすめのフレームワークやツール 機械学習エンジニアフリーランスとしてフレームワーク・ツール知識はフリーランス求人・案件の参画確度を高めます。代表的なフレームワーク・ツールを解説いたしますので、ニーズのあるフレームワーク・ツールを習得しましょう。 下記ではフレームワーク・ツールとしてTensorflow、Keras、scikit-learn、Pytorch、NumPyを解説します。 ・Tensorflow Tensorflowは、Googleが開発しオープンソースで公開している機械学習やディープラーニングに対応したフレームワークです。 元々はテンソル計算を扱うために開発されたライブラリですので、計算処理が可能であることやニューラルネットに関する関数が豊富なフレームワークです。 Tensorflowの特徴として、GPU操作が不要で効率的な開発が可能であること、単純な機械学習モデルから複雑な深層学習ネットワークまで、幅広いモデルをサポートしていること、PythonやC++、Javaなど多言語でのAPIも提供していること、活発なコミュニティがあることなどが挙げられます。 画像認識、言語理解、音声認識などに活用できるため、機械学習エンジニアとしてTensorflowは必要なスキルの1つです。 ・Pytorch PytorchはFacebookが主導して開発されたディープラーニングフレームワークです。 Pytorchは柔軟なニューラルネットワーク記述ができ、ディープラーニングライブラリの中でも人気です。 Pytorchの特徴として動的な計算グラフで設計されていること、PyTorchはPythonの慣用的な書き方に従っているため、Pythonを習得しているエンジニアは使いやすいこと、拡張性があること、TensorBoardなどの可視化ツールとの統合ができることなどが挙げられます。 自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、強化学習などに活用できるため、機械学習エンジニアとしてPytorchは必要なスキルの1つです。 ・scikit-learn scikit-learnは、は機械学習のプログラムを簡単に実装できるライブラリであり、サイキット・ラーンと呼ばれています。 scikit-learnの特徴として、オープンソースで提供されていること、使用可能なアルゴリズムが豊富であること、サンプルのデータセットが用意されていること、データマイニングやデータ分析に幅広く活用されていることなどが挙げられます。 scikit-learnは教師あり学習（分類、回帰）や教師なし学習（クラスタリング、次元削減）の手法や学習データの前処理ができます。 ・Keras Kerasは、Googleが開発したTensorFlowやTheano上で動くニューラルネットワークライブラリです。 ニューラルネットワークライブラリは、機械学習ディープラーニングなどの実装をサポートするソフトウェア群のことです。 Kerasの特徴として、構造がシンプルで扱いやすいこと、機械学習やディープラーニングの初心者でも扱えること、NetflixやUberTechnologies、NASAで活用されていることな TensorFlow2.0では、KerasがデフォルトのAPIとして統合されており、TensorFlowの機能とシームレスに組み合わせて利用できます。 ・NumPy NumPyはPythonプログラミング言語のためのオープンソースのライブラリです。 NumPyは高速に数値計算ができることが最大の特徴であるため、科学技術計算やデータ分析を行う際には欠かせないライブラリです。 NumPyの特徴として、処理速度が高速であること、配列の扱いが柔軟であること、多様なデータ型をサポートしていること、Pandas、Matplotlib、SciPy、scikit-learnなどのライブラリとの互換性があることなどが挙げられます。 データの前処理、統計的解析、画像処理、数値シミュレーションなどに活用できるため、機械学習エンジニアとしてNumPyは必要なスキルの1つです。 ■機械学習エンジニアフリーランス求人・案件参画するために役立つ資格 機械学習エンジニアフリーランスが取得しておいて良い資格を4つ紹介します。 ・統計検定 統計検定とは、日本統計学会が主催している統計に関する知識やその知識を活用する能力を問う試験です。 統計学の基本的な知識と応用能力を身につけた人材を認定することを目的とされた試験です。統計検定は4級〜1級までに加え、統計調査士・専門統計調査士・データサイエンス基礎/発展/エキスパートの資格が用意されています。 試験形式は筆記試験、試験時間は1.5〜2時間程度、受験料は6,000〜10,000円、試験内容は基本的な統計学から応用統計学、確率論、統計的方法論などが出題されます。 この資格を取得することで、統計学の知識やデータ分析/解析のスキルが習得でき、転職や就職にも有利に働きやすいというメリットがあります。 そのため、機械学習エンジニアフリーランスとして取得しておいて良い資格でしょう。 ・G検定 G検定とは、一般社団法人 日本ディープラーニング協会が提供する深層学習(ディープラーニング)を含むAI(人工知能)に関する知識やその知識を活用する能力を問う試験です。 試験形式はマークシート形式、試験時間は90分、受験料は13,200円、試験内容はAIの基礎知識、ディープラーニングの基本、AI技術のビジネスへの応用、倫理的な問題などが出題されます。 この資格を取得することで、深層学習(ディープラーニング)を含むAI(人工知能)スキルが一定数証明できるだけでなく、転職や就職にも有利に働きやすいというメリットがあります。 そのため、機械学習エンジニアフリーランスとして取得しておいて良い資格でしょう。 ・AI実装検定 AI実装検定とはAI実装検定Study-AI株式会社のAI実装検定実行委員会(AIEO)が設立した体系的なディープラーニングの実装知識とスキルを証明できる民間資格です。 AI実装検定は「AI実装検定®️B級」「AI実装検定®️A級」「AI実装検定®️S級」の3種類が設けられています。難易度はB級、A級、S級の順に難しくなります。また、先述したG検定との難易度の差についてB級、G検定、A級、E資格、S級の順に難しくなっていきます。 試験形式はオンライン形式の多肢選択式、試験時間が40〜60分、受験料は9,900〜33,00円、試験内容はAI(ディープラーニング)に関する基礎知識からPythonや数値計算するための各ライブラリの実装知識、NLPについてなど各難易度により異なります。 この試験を取得すると、AI(ディープラーニング)の知識があることを一定数証明することができ、転職や就職にも有利に働きやすいなどのメリットがあります。そのため、機械学習エンジニアフリーランスとして取得しておいて良い資格でしょう。 ・システムアーキテクト試験 システムアーキテクト試験は、独立行政法人の「情報処理推進機構(IPA)」が提供する資格であり、IT系国家資格の中でも最難関の試験です。 システムアーキテクト試験は、システム構築に必要な基本的な技術、システム開発管理、技術戦略や技術評価、システム設計、アーキテクチャなどが出題されます。 機械学習エンジニアフリーランスとして、システムアーキテクトやプロジェクトリーダーが兼ね備えているスキルを身に付けることができます。 機械学習エンジニアフリーランスとして開発経験が浅い方向けではなく、中級者や上級者向けであり、対象の機械学習エンジニアフリーランスは取得しておいて良い資格でしょう。 機械学習エンジニア関連資格を習得することは良いことですが、機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画するという目的を失わないようにしましょう。 機械学習エンジニア関連資格の取得によって、一定数機械学習エンジニアスキルを証明することは可能ですが重要視すべきことは、機械学習エンジニアの実務経験を保有していることです。 そのため機械学習エンジニアの資格はある程度実務経験がある方、時間的に余裕がある方が取得すると良いでしょう。 機械学習エンジニアフリーランスとして、実務未経験にも関わらず機械学習エンジニア関連資格の取得を最優先事項にすることはやめておきましょう。 ■機械学習エンジニアフリーランス求人・案件の未経験での参画 機械学習エンジニア実務未経験の場合、参画できる機械学習エンジニアフリーランス求人・案件は限られてくるでしょう。 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件は参画後すぐに稼働してもらいたいため、即戦力での機械学習エンジニアを求めています。 未経験から機械学習エンジニアフリーランス求人・案件への参画を検討/希望している方は、Python開発(実務)経験を積める企業へ就職し、徐々にAI開発に必要な実務経験を積むことをおすすめします。 機械学習エンジニアフリーランス求人・案件に参画する上でコミュニケーションスキルや能動的に動けるかなども見られますが、やはり一番重要視されるポイントは求人・案件の要件の合致度合いです。そのため、上記以外にも実務経験を作れるのであれば積極的にこなしていきましょう。 機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件への参画を目指すにあたって、機械学習エンジニア経験やPythonやTensorFlow、PyTorchなどの機械学習で頻繁に使われる言語やライブラリスキル、機械学習や深層学習(ディープラーニング)の知識、SQLやNoSQLの使用経験、HadoopやSparkなどビッグデータ処理経験、プロジェクトリード経験、コミュニケーションスキル、さらに上流工程から下流工程までの一貫したシステム開発経験を身につけておくと、担当領域の幅を広げることができ、選択できるフリーランス求人・案件の選択肢を増やせるでしょう。 ■機械学習エンジニアの市場動向やニーズ 機械学習エンジニアはデータ分析・予測モデル開発、画像データを利用したパターン認識、画像分類、オブジェクト検出業務、 チャットボットや言語翻訳システム開発などの自然言語処理業務、ビッグデータ解析・処理、深層学習(ディープラーニング)関連開発など多様な案件に参画できます。フリーランス求人・案件の中でも多く求人が存在します。 そのためニーズは現時点でも多くあり、今後中長期的にみてもニーズは無くならないでしょう。 では、機械学習エンジニアフリーランスのニーズがある理由をIT市場動向から分析してみてみましょう。 令和3年2月4日、経済産業省より発表された「我が国におけるIT人材の動向」では、米国等の海外では、AI・データサイエンス等に関する高いスキルを持つデジタル人材の採用の際に、高額の報酬水準を提示する例が増えているとの結果が出ています。 例えば、現在Microsoftで出ているMachine Learning Engineerのポジションでは年収約3,600万円、TikTokでのSenior Machine Learning Engineerでは年収約4,300万円の求人が出ています。 上記金額を見る限り各世界的な優良企業においても機械学習エンジニアは重要なポジションであることがわかります。 さらにAI市場動向を見てみましょう。 FORTUNE BUSINESS INSIGHTが発表した世界の人工知能市場規模では、2022年に4,280億米ドルで、2023年の5,153億1,000万米ドルから2030年までに2兆251億2,000万米ドルに成長し、21.6%のCAGRで成長すると予測されています。 その他IoT、ビッグデータ、6G、ブロックチェーン、xR、AGIを含む人工知能などによるIT業界の飛躍的な拡大やIT技術の急速な進歩に伴い、エンジニアを含むIT業界全体の人材不足が深刻化しています。2030年までに79万人のITエンジニアを含む人材が不足に陥る可能性があるとも言われています。 上記観点を考慮するとIT市場の急速な成長に伴いエンジニアを含むIT人材の絶対数が足りておらず、機械学習エンジニアフリーランスのニーズが今後も拡大していくでしょう。 機械学習エンジニアフリーランスとして現在活躍している方や今後活躍を検討している方は機械学習エンジニア開発実務経験や参画する案件の業界知識や経験を取得すると多くの機械学習エンジニアフリーランスの中でもフリーランス求人・案件への参画確率が上がるでしょう。