AIエンジニアとは
機械学習モデルの開発・評価・運用、または既存AIを組み込んだ業務システムの開発を担う技術職です。
編集・運営:株式会社しごとウェブ
AIエンジニアの仕事内容
求人で使われる「AIエンジニア」は、モデル開発を担当する職種と、生成AIや外部APIを活用してアプリケーションを作る職種を含むことがあります。担当領域を確認せず職種名だけで応募すると、経験とのずれが生じる可能性があります。
| 機械学習エンジニア | データ加工、学習、評価、モデル改善、推論環境の運用 |
|---|---|
| AI活用エンジニア | 生成AI API、検索、業務システム、チャット機能などの実装 |
| MLOpsエンジニア | 学習・配備・監視・再学習を行う基盤の構築と運用 |
| データエンジニア | 分析や学習に使用するデータ基盤、処理、品質管理 |
必要になりやすい技術
- Python、JavaScriptなどのプログラミング
- SQL、データ加工、統計、機械学習の基礎
- API、クラウド、Git、テスト、監視
- LLM、RAG、ベクトル検索、プロンプト設計
- セキュリティ、個人情報、著作権への理解
すべての求人で同じ技術が必要なわけではありません。Web開発を中心とする求人ではAPI連携やクラウド経験、研究開発寄りの求人では数学やモデル開発の経験が重視される傾向があります。
実務経験の示し方
使用した技術名だけでなく、解決した課題、担当範囲、検証方法、品質や速度の改善結果を整理します。個人開発の場合も、データの出所、評価方法、エラー対策、運用費用まで説明できると、技術選定の考え方を伝えやすくなります。
- 課題と利用者
- 使用技術と選定理由
- 自分が担当した範囲
- 精度、速度、費用、安全性の評価
- 公開できるコード、画面、設計資料
求人を比較するときの確認点
- 自社開発、受託開発、客先支援のどれか
- モデル開発とアプリケーション開発の比率
- 使用するクラウド、モデル、開発言語
- データの準備状況と利用権限
- 研究検証だけか、本番運用まで担当するか
- 技術レビューとセキュリティの体制