今回は、実際に募集中の求人情報をもとに、AIエンジニアに求められる技術領域とスキルセットをジャンル別に整理しました。
機械学習／深層学習といっても、適用分野や必要な知識は本当に多岐にわたります。
約10年前、私が機械学習を学び始めた際には、開発言語だけでなく数学的なバックグラウンドや数値の扱い方を深く理解する必要性を痛感し、環境構築にも大いに手こずった経験があります。
そこで今回は、公開求人をさらに咀嚼し、機械学習／深層学習以外に求められる周辺スキルまで幅広くまとめてみました。
「どの技術を習得すれば、実際の求人ニーズに応えられるのか？」という観点で整理していますので、これからリスキリングを始める方の参考になれば幸いです。
1. データサイエンティスト／データエンジニア
開発言語:Python, SQL (R は補助的)
機械学習で必要となるフレームワーク:pandas, NumPy, scikit-learn
数学の知識:統計学（回帰分析・仮説検定・A/Bテスト）、確率論、線形代数
機械学習／深層学習以外のスキル:Iツール（Tableau, Power BI）
ETLパイプライン設計（Airflow, Spark）:データウェアハウス構築・運用
2. 機械学習エンジニア／AIエンジニア
開発言語:Python
機械学習で必要となるフレームワーク:PyTorch, TensorFlow, Keras, ONNX, bitsandbytes
数学の知識:線形代数、微分積分、確率・統計、最適化手法
機械学習／深層学習以外のスキル:API化・デプロイ（FastAPI, Docker, Kubernetes, AWS Lambda/GCP Cloud Run）, CI/CD（GitHub Actions, Jenkins）
3. 強化学習エンジニア
開発言語:Python
機械学習で必要となるフレームワーク:OpenAI Gym, RLlib, Stable Baselines3, Unity ML-Agents
数学の知識:マルコフ決定過程（MDP）、動的計画法、確率論、最適化理論
機械学習／深層学習以外のスキル:シミュレーション環境構築, 分散学習フレームワーク（Ray, MPI）
4. コンピュータビジョンエンジニア
開発言語:Python, （C++／Cython で高速化）
機械学習で必要となるフレームワーク:PyTorch＋Detectron2/MMDetection, PyTorch Lightning, OpenCV, PIL
数学の知識:畳み込み演算、線形代数、確率分布、幾何変換
機械学習／深層学習以外のスキル:画像前処理・拡張テクニック, モデル推論パイプライン構築
5. 自然言語処理／生成AIエンジニア
開発言語:Python
機械学習で必要となるフレームワーク:Hugging Face Transformers, LangChain, SentenceTransformers
数学の知識:情報理論（エントロピー）、線形代数、確率・統計
機械学習／深層学習以外のスキル:形態素解析ツール（MeCab, SudachiPy）, トークナイザー最適化, 評価指標（BLEU, ROUGE, Perplexity）
6. MLOps／データプラットフォームエンジニア
開発言語:Python, Bash, ネイティブHCL（Terraform）
機械学習で必要となるフレームワーク:MLflow, Kubeflow Pipelines
数学の知識:基本的な統計・モニタリング指標の理解
機械学習／深層学習以外のスキル:クラウド（AWS: S3/SageMaker/EKS, GCP: BigQuery/AI Platform）, コンテナ管理（Docker, Kubernetes, Helm）, CI/CD & インフラ構成管理（GitOps, Terraform）,監視ツール（Prometheus, Grafana, Sentry）
7. IoT・エッジAIエンジニア
開発言語:C/C++, Python
機械学習で必要となるフレームワーク:ONNX Runtime, TensorRT, EdgeTPU
数学の知識:量子化・近似最適化手法、線形代数
機械学習／深層学習以外のスキル:ストリーミング処理（Kafka, MQTT, Flink）, 組み込み開発（Raspberry Pi, NVIDIA Jetson）
8. ドメイン特化型エンジニア
開発言語:Python, （必要に応じて R／Julia）
機械学習で必要となるフレームワーク:医療：MONAI, PyDICOM 金融：PyTorch/ts-learn 材料：RDKit
医療画像：セグメンテーション理論 金融：時系列解析・確率過程 材料：統計力学
機械学習／深層学習以外のスキル:ドメイン知識（臨床プロトコル, 金融規制, マテリアルサイエンス）, データプライバシー・ガバナンス
まとめ
約10年前の私も、同じように「何から手をつければいいのか…」と迷いました。
しかし、一つひとつ技術領域を理解し、手を動かしながら学ぶことで、着実にステップアップできるはずです。
次回は、これらの市場で必要とされている技術分野を絞って、学習方法について案内できればと考えております。