AIエンジニアは不要と言われる背景と実態とは

2023.12.29(公開: 2023.12.29)

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AIエンジニアとは？仕事内容と役割を紹介

現代のテクノロジーが目覚ましい進歩を遂げる中、一部で「AIエンジニアは不要になる」という意見が浮上しています。しかし、この主張の背後にはどのような理由があり、実際の産業界でのAIエンジニアの役割はどうなのでしょうか。

この記事では、AI技術の発展がもたらす労働市場への影響と、AIエンジニアの現状および未来のキャリアについて深掘りしていきます。あわせて、AIエンジニアに必要なスキルや平均年収、具体的な案件についても紹介します。

AIエンジニアの定義

AIエンジニアは、機械学習やディープラーニング、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどの専門分野で活躍します。彼らの主な仕事は、データの収集と処理、アルゴリズムの開発、モデルの訓練と評価、システムへの統合です。

AIエンジニアに重要なスキルとして、PythonやRなどのプログラミング言語、統計学、確率論、TensorFlowやPyTorchのような機械学習フレームワークの理解が含まれます。加えて、論理的思考、問題解決能力、チームワーク、コミュニケーションスキルもAIエンジニアにとって必須です。

AIエンジニアはこれらの技能を活用して、効率的かつ効果的なAIソリューションを開発し、様々な業界の問題解決に貢献します。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事内容は多岐にわたりますが、主な任務は人工知能（AI）モデルの開発と実装です。

AIモデルの開発と実装には、まず、適切な機械学習アルゴリズムを選択する必要があります。AIエンジニアは、問題の性質や要件に基づいて、分類や回帰、クラスタリングなどのアルゴリズムから最も適切なものを選びます。次に、データの収集やクリーニング、正規化、特徴抽出などによってデータセットの収集・処理が行われます。

モデルの訓練と評価もAIエンジニアの重要な役割です。収集したデータを使用してモデルを訓練し、その効果を検証します。モデルの性能を評価し、必要に応じてパラメータの調整や最適化を行うことで、精度の高い予測や分析が可能になります。

AIエンジニアは、既存のAIソリューションの改善や新しいAIベースのアプリケーションの開発にも携わります。市場のニーズや技術の進歩に応じて、既存の製品やサービスのアップグレードを行うことが求められることもあります。

AIエンジニアとして業務を進めるには、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーなど、他の専門家と連携したプロジェクト進行が欠かせません。異なる視点とスキルを組み合わせ、より効果的なソリューションを生み出すことが可能になります。

AIエンジニア具体的なアウトプット例

AIエンジニアの具体的なアウトプット例として、まず、機械学習モデルの開発が挙げられます。

機械学習モデルは顧客の購買行動予測、製品の品質管理、金融市場のトレンド分析などに応用されます。たとえば、小売業では顧客データを分析し、個別の購買傾向に基づいたマーケティング戦略を立案します。

また、自然言語処理（NLP）技術を用いたチャットボットや音声認識システムの開発もその一例です。顧客サービスの自動化やFAQへの対応、ユーザーインタラクションの向上には、自然言語処理が欠かせません。

さらに、画像認識技術を活用した製品は、医療画像の分析、セキュリティシステムでの顔認証、農業での作物健康状態の監視など、多岐にわたります。

AIを導入したアプリケーションは、データ駆動型の意思決定をサポートする他、ビジネス効率化や診断精度の向上、セキュリティ強化など、社会の様々な面で進化をもたらしています。

AIエンジニアは不要と言われている理由とは？実態を紹介

現代のテクノロジーの急速な進化の中で、AIエンジニアの役割と重要性が広く認識されています。

しかし、一部では「AIエンジニアが不要になる」という声も聞かれます。この矛盾した状況は、AIの発展がもたらす複雑な影響によるものです。

ここでは、AIエンジニアの需要が高いままであるにもかかわらず、なぜ不要とされるのか、その背景と実態について説明します。

前提：AIエンジニアの需要は高いまま

AIエンジニアへの需要は依然として高い状態が続いています。

デジタルトランスフォーメーションが進む現代社会では、企業はより効率的かつ効果的なビジネス運営を目指しています。この過程で、AI技術は重要な役割を担っています。AIエンジニアは、データ分析、機械学習、自然言語処理といった分野での専門知識を持ち、これらの技術をビジネスや製品開発に応用します。

例えば、消費者行動の予測分析や製品の自動化、顧客サービスの改善など、AIエンジニアのスキルはさまざまな産業で求められています。つまり、現代のビジネス環境においてAIエンジニアの重要性は高まる一方です。

AIによりプログラマや一部ITエンジニアは不要になると言われている

AIの進化にともない、プログラマーや一部のITエンジニアの職が不要になるという説があります。エンジニア不要論が囁かれる理由として、AIがコードを自動生成する能力や、ルーチンワークを自動化する能力が向上している点が挙げられます。

例えば、AIによるコード生成ツールは、基本的なプログラミングタスクを自動化し、開発の効率化を実現しています。これにより、一部のプログラミング職はAIに置き換えられる可能性が高まっています。

また、システム管理やネットワーク管理など、ITの一部分野でも、AIによる自動化が進んでいます。これらの進展は、一部のIT専門家にとっては職を脅かすものとなっていますが、一方で新たなスキルを学ぶ機会でもあります。

一方でAIエンジニアの育成ハードルが高い

AIエンジニアの育成ハードルが高いという問題は、業界全体で認識されています。AIエンジニアには、高度な数学や統計学、コンピューターサイエンスの知識が求められます。

さらに、機械学習やディープラーニング、自然言語処理など、特定のAI技術に関する専門的なスキルも必要です。これらの知識とスキルを習得するためには、長い学習期間と実践的な経験が必要です。

加えて、AI技術は日々進化しており、最新のトレンドや技術に常に追いつく必要があります。このような高い要求水準は、AIエンジニアの供給に制約をもたらし、業界におけるスキルギャップの問題を生じさせています。そのため、教育機関や企業は、AI技術の普及に合わせて、教育プログラムの改善や研修の提供に力を入れています。

AIエンジニアは今後不要になるのか？

技術革新の波が急速に進む中で、「AIエンジニアは今後不要になるのか」という疑問が浮上しています。この問いかけは、AI技術自体が進化することで、従来のエンジニアリングの役割が変化、あるいは消滅するのではないかという懸念に基づくものです。

しかし、この見解は本当に現実を反映しているのでしょうか。ここでは、AIの進歩が労働市場に及ぼす影響と、AIエンジニアの現在および将来の必要性について説明します。

今後さらにAIサービスが日常に浸透していく

AIサービスは、今後も私たちの日常生活にさらに深く浸透していくことが予想されます。

音声アシスタントやパーソナライズされたレコメンデーション、自動運転車、スマートホームデバイスなど、AIは多方面で私たちの生活を豊かにしています。これらの技術は、消費者の便利さと効率性を高めるだけでなく、ビジネスプロセスの自動化や最適化にも貢献しています。

例えば、AIによる顧客サービス自動化は、企業が顧客体験を向上させる一方で、オペレーションコストを削減することを可能にします。このような日常生活への浸透は、AI技術の発展を加速させ、それにともないAIエンジニアの役割と必要性も増加する傾向にあります。

AI市場の規模は拡大傾向にある

AI市場の規模は、今後も拡大を続けると予想されます。

ビジネスインテリジェンスやヘルスケア、製造業、金融サービスなど、さまざまな産業でAIの採用が進んでいます。特に、データ駆動型の意思決定が重視される現代では、効率的かつ正確な分析がビジネスの成功に不可欠です。

AIはこれらの要求に応え、企業が競争優位を確立するための重要なツールとなっています。また、AI技術の進歩は新たなビジネスモデルやサービスの創出を促し、市場のさらなる成長を促進しています。市場の拡大は、AIエンジニアリングの専門性と重要性を高めることにつながります。

IoT産業が今後さらに成長していく

IoT（Internet of Things）産業は、今後も成長を続けると予想されます。

スマートデバイスやウェアラブルテクノロジーなど、IoTは私たちの生活やビジネスのあらゆる面に影響を与えています。これらのデバイスからのデータを活用することで、より効率的な運用管理、消費者行動の洞察、新たなサービスの創出が可能になります。

IoTとAIの統合は、より賢く、より自動化されたシステムの実現を促し、それに伴いAIエンジニアの需要がさらに高まることが期待されます。例えば、スマートホームシステムではIoTデバイスが家の中の温度や照明などのデータを収集し、AIがデータを分析することで最適な環境設定の自動調整が可能です。IoT分野の発展は、AIエンジニアに新たな機会と課題を提供してくれます。

国策として教育改革とAI人材育成を推進している

日本では、国策として教育改革とAI人材育成が積極的に推進されています。

政府は、グローバルな競争に対応するために必要なAI技術の専門家を育成することに重点を置いています。これに伴い、プログラミング教育の早期からの導入、データサイエンスやAI関連の高度なカリキュラムの開発が進められています。

大学や専門学校では、AI技術に特化したコースやプログラムが設けられ、実践的なスキルと理論を学ぶ機会が増えています。また、政府は企業と連携し、職業訓練プログラムや継続教育を通じて、既存の労働力のスキルアップも図っています。このような教育改革と人材育成の取り組みは、日本がAI技術の進展に対応し、将来の産業競争力を強化するための重要なステップです。

平均年収は引き続き上昇傾向

厚生労働省が提供する「job tag」によると、AIエンジニアの年収は全国平均で534.6万円です。

データ駆動型のビジネスモデルが普及する中で、AIエンジニアの専門性は高く評価され、企業は優秀な人材を確保するために高い報酬を提供しています。特に、AI技術を利用した新しいサービスや製品開発に携わるエンジニアは、高い需要とともに競争力のある給与を得ています。

また、AI技術の進展に伴い、その知識とスキルを持つエンジニアへの需要はさらに高まると予想され、これが給与の上昇を加速させています。

さらに、AI技術の応用範囲が広がるにつれて、その専門知識を持つエンジニアの重要性も増しており、これは長期的に安定した給与の上昇につながっています。

つまり、日本のAIエンジニアの年収は、この分野の技術的進歩と市場の成長を反映しており、今後も上昇傾向が続くと見込まれます。

AIエンジニアに求められるベーススキル

AIエンジニアに求められるベーススキルは、急速に進化する技術環境に対応し、複雑な問題に取り組むために不可欠です。この分野で成功するためには、以下の重要なスキルと知識が求められます。

Pythonを使った開発実務経験が最低限のライン

AIエンジニアにとって、Pythonを使った開発実務経験は基本条件として挙げられます。

Pythonは、豊富なライブラリとフレームワーク、読みやすい構文により、AI開発の分野で広く採用されています。特に、データサイエンスや機械学習の領域では、Pythonのライブラリと共にTensorFlow、PyTorch、Scikit-learnが重要です。

TensorFlowはGoogleによって開発されたオープンソースの機械学習ライブラリで、柔軟性とスケーラビリティが特徴です。PyTorchはFacebookによって開発され、動的計算グラフを提供しています。そしてScikit-learnは、様々な機械学習アルゴリズムを提供し、初心者にも使いやすいインターフェースを持っています。これらのツールは、AI開発において高度な機能と効率性を提供し、プロジェクトの成功に不可欠です。

これらのツールを用いて、AIエンジニアはデータの前処理、分析、モデルの構築と評価を行います。実務でPythonを用いることは、コーディングの効率化と、多様なAIプロジェクトへの適応能力を高めるために必須です。

フレームワークを活用した開発経験

AIエンジニアにとって、様々なフレームワークを活用した開発経験は不可欠です。

例えば、TensorFlowやPyTorchは、機械学習モデルを構築する上で重要なツールです。これらのフレームワークを理解し、活用することで、AIエンジニアはより高度なモデルを効率的に開発することができます。

TensorFlowはGoogleによって開発されたフレームワークで、「テンソル」と呼ばれる数学的な構造を扱っています。テンソルを使うことで画像や音声、テキストなどの複雑なデータをより効率的に処理できるようになります。一方、PyTorchはFacebookによって開発されたフレームワークで、特に研究目的やプロトタイプの開発に向いています。ニューラルネットワークを構築し、訓練するための柔軟性が高いため、画像認識や自然言語処理、音声認識など、さまざまな深層学習アプリケーションの開発に広く使用されています。

TensorFlowとPyTorchをはじめとするフレームワークは、機械学習モデルの開発に必要な多くの基本的な機能を提供ているため、AIエンジニアは毎回一からコードを書く必要がなく、効率的に開発プロセスを進めることができます。

データ処理・解析のスキル

データ処理・解析とは、大量の情報から意味ある知見を引き出し、それをビジネスや研究での意思決定に活用するためのスキルです。このプロセスはまず、オンラインのデータベースや市場調査、公共の記録などから関連するデータを収集することから始まります。次に、収集したデータは誤りが含まれている場合が多いため、データクレンジングと整形を行い、分析に適した形に整理します。

整理されたデータは分析のフェーズに移り、統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いて、データ内のパターン、傾向、相関関係を特定します。この分析を通じて、顧客の行動傾向の理解や、新たな市場の発見につながります。

AIエンジニアにとって、データ処理と解析のスキルもPythonと同様に基本スキルの一つです。

データのクレンジングや前処理、探索的データ解析（EDA）は、有効な機械学習モデルを構築するための土台を築きます。特にPythonのPandasやNumPyのようなライブラリは大量のデータを効率的に処理し、洞察を得るために重要です。

また、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの知識も有益であり、データをビジュアル化し、結果を非技術者にも伝えられる能力が求められます。

数学・統計学に関する知識

AIエンジニアにとって数学と統計学は、知識として重要です。

数学の中でも特に線形代数や微分積分学、確率論は、機械学習アルゴリズムの理解と応用のために不可欠です。統計学は、データの解析、モデルの評価、結果の解釈において中心的な役割を果たします。これらの知識は、AIエンジニアが複雑なアルゴリズムを理解し、効果的なモデルを設計するために必要です。

数学と統計学の理解は、データの不確実性を扱い、より正確な予測を行うための基盤となります。

機械学習（マシンラーニングに関する知識と経験）

機械学習の知識と経験は、AIエンジニアにとって必須のスキルです。

機械学習は、データからパターンを学習し、予測や決定を行うAIの重要な分野を指します。機械学習に重要であるのは、教師あり学習や教師なし学習、強化学習といった様々な学習方法や、分類、回帰、クラスタリングなどのタスクに関する知識です。

実務経験では、データセットの準備や特徴量エンジニアリング、モデル選択、モデルの訓練と評価が含まれます。機械学習の理論と実践を組み合わせることで、AIエンジニアは実世界の問題に対する効果的なソリューションを提供できます。

深層学習（ディープラーニングに関する知識と経験）

深層学習の知識と経験は、AIエンジニアリングの中でも高度な領域です。

ディープラーニングは、特に画像認識や自然言語処理、音声認識などの分野で強力な成果を上げています。この分野では、多層ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）などのアーキテクチャに関する深い理解が必要です。

実務経験としては、大規模なデータセットを用いたネットワークの訓練、パラメータチューニング、オーバーフィッティングの防止などが含まれます。深層学習のスキルを持つAIエンジニアは、より複雑で高度なAIシステムの開発に貢献できます。

クラウドライブラリの知識・スキル

AIエンジニアリングの分野において、クラウドライブラリの知識とスキルはますます重要になっています。

クラウドコンピューティングは、リソースの柔軟なスケーリング、高度な計算能力、および大規模データセットの管理を可能にし、AIプロジェクトの効率と効果を大幅に向上させます。

主要なクラウドプラットフォームであるAmazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP)は、AIと機械学習の開発に特化した多様なライブラリとツールを提供しています。これらのクラウドサービスを利用することで、AIエンジニアはデータの保存、処理、分析を迅速かつ効率的にできます。

クラウドライブラリに精通しているAIエンジニアは、高度なコンピューティングリソースを最大限に活用し、より複雑なモデルを訓練することが可能です。例えば、AWSのSageMaker、AzureのMachine Learning Studio、GCPのAI Platformなどは、機械学習モデルの開発、訓練、デプロイを容易にするサービスです。これらのクラウドベースのツールは、プロジェクトの迅速な実行、コスト削減、およびより効率的なコラボレーションを実現します。

さらに、クラウドライブラリの知識は、AIモデルのスケールアップや運用の自動化にも役立ちます。大量のデータセットを扱い、高度な計算能力を必要とするAIアプリケーションでは、クラウドのスケーラビリティが不可欠です。AIエンジニアは、これらのクラウドサービスを使って、リアルタイムのデータ処理、モデルの更新、およびパフォーマンスのモニタリングを行うことができます。

今後AIエンジニアに求められるスキル

AIエンジニアの役割はますます多様化しており、将来的には以下のスキルが求められます。

AIと他の技術を合わせて設計・運用ができる人
複数の言語を扱える人
AIエンジニア育成ができる人
エンジニアマネジメントができる人

これらのスキルを継続的に磨き、AI技術の進化に適応することが、AIエンジニアとしての成功に不可欠です。

AIと他の技術を合わせて設計・運用ができる人

AI技術が進化する中で、AIと他の技術を組み合わせて設計・運用できる能力は非常に重要になっています。

例えば、IoT（Internet of Things）やブロックチェーン、クラウドコンピューティングなどの技術とAIを組み合わせることで、より革新的なソリューションを開発できます。このような複合技術の活用は、スマートシティの開発や高度なセキュリティシステムの構築、効率的なサプライチェーン管理など、多岐にわたる分野でのイノベーションを促進します。

AIエンジニアには、異なる技術領域に対する深い理解と、それらを統合して適用する能力が求められます。

複数の言語を扱える人

AIエンジニアにとって、Python以外のプログラミング言語も扱えることが、今後さらに重要になってきます。

JavaやC++、JavaScriptなどの他の言語を使いこなすことで、より幅広いアプリケーション開発に対応できます。例えば、Javaは企業レベルのアプリケーション開発に広く使用されており、C++はパフォーマンスが重視されるシステム開発で重宝されます。

複数の言語に精通しているAIエンジニアは、プロジェクトの要件に応じて最適なツールを選択し、より効果的なソリューションを提供できます。

AIエンジニア育成ができる

AIエンジニアリングの分野は急速に発展しており、新しい技術やアイデアのキャッチアップが重要です。このため、チーム内でのAIエンジニア育成ができる能力を持つ人材が求められています。

メンタリングやトレーニングプログラムの設計、ナレッジ共有の促進などを通じて、チームメンバーのスキルアップを図ることは、組織全体のイノベーション能力を高めます。また、継続的な学習文化を育むことは、チームの競争力を保ち、最新のAI技術トレンドに対応するためにも不可欠です。

エンジニアマネジメントができる人

AIプロジェクトはしばしば複雑で、多様なスキルセットを持つチームの協働を必要とします。そのため、エンジニアマネジメント能力を持つAIエンジニアは価値があります。

効果的なプロジェクトマネジメントやリソース管理は、プロジェクトの成功に不可欠です。優れたマネジメントスキルを持つAIエンジニアは、プロジェクトの目標達成を確実にするだけでなく、チーム内のコミュニケーションと協力を促進します。

また、チームメンバーの能力を最大限に引き出し、成長をサポートすることで、組織全体の生産性向上につながります。

AIエンジニアのキャリアパス例

AIエンジニアのキャリアパスは幅広く、個人の興味やスキル、目標に合わせて多くの選択肢があります。

ここでは、AIエンジニアのキャリアパスの一部を紹介します。

プロダクトマネージャー

AIエンジニアがプロダクトマネージャーを目指すメリットは、技術知識を活用して製品の全体像を形成し、市場での成功を直接導く機会を得られる点です。

製品の企画から開発、市場投入までを統括し、技術とビジネスの橋渡しをするのがプロダクトマネージャーの役割です。AIエンジニアからプロダクトマネージャーへのキャリアパスは、技術的な専門知識とビジネス戦略の両方を統合し、市場のニーズに応える製品を生み出すための戦略的思考がある方に向いています。

プロダクトマネージャーになることで、AIエンジニアは自らの技術的なバックグラウンドを最大限に活かし、製品開発の新しい側面を経験できます。

ITコンサルタント

AIエンジニアがITコンサルタントになるメリットは、広範な業界やビジネスプロセスに影響を与えるチャンスがある点です。

クライアントの課題を理解し、AIを用いた革新的なソリューションを提案する能力は、企業のデジタル変革において非常に価値があります。このキャリアパスは、深い技術知識に加えて、ビジネスとコミュニケーションスキルを磨きたい方に向いています。

さらに、様々な業界とプロジェクトに関わることで、幅広い経験を積み、自身の専門性を拡大できます。

データサイエンティスト

AIエンジニアがデータサイエンティストに転向するメリットは、大規模なデータを活用して具体的なビジネスインサイトを提供することができる点です。

統計学や機械学習、データマイニングに関する深い知識は、データ駆動の意思決定において重要な役割を果たします。このキャリアパスでは、データの探索と分析を通じて、企業が直面する複雑な問題を解決し、戦略的な意思決定をサポートする機会が得られます。

フリーランスエンジニア

フリーランスエンジニアとしてのキャリアを選ぶメリットは、自らの専門性を生かして、柔軟かつ独立した働き方ができることです。このキャリアパスでは、特定の企業に縛られることなく、自分の興味やスキルに合ったプロジェクトを選択できます。

フリーランスエンジニアは、AI開発、データサイエンス、機械学習といった様々な分野のプロジェクトに参加することが可能であるため、技術的なスキルセットを広げ、新しい技術トレンドに対応したい方におすすめの働き方です。

また、フリーランスとして働くことは、プロジェクトの選択から働き方、収入源の多様化まで、キャリアの自由度を大きく高めます。自分自身のブランドを築き、個々のクライアントやプロジェクトに合わせた独自のサービスを提供することで、市場価値を高めることが可能です。さらに、独立して働くことは、ワークライフバランスに合わせた仕事のやり方を実現できる大きなメリットです。

フリーランスエンジニアは、技術的な専門知識を活かしながら、自らのキャリアを自由に形成し、多様な業界やプロジェクトに参加する機会を享受することができます。これは、技術的な成長だけでなく、個人的な成長と自己実現の面でも大きなメリットをもたらします。

AIエンジニアのフリーランス単価と案件例を紹介

AIエンジニアとしてのスキルを活かし、独立してフリーランスとして働くことは、多くのエンジニアにとって魅力的なキャリアの選択肢の一つです。ここでは、AIエンジニアのフリーランス単価と実際の案件例について紹介します。

AIエンジニアのフリーランス平均単価

AIエンジニアのフリーランスとしての平均単価は、プロジェクトの性質、経験、技術の専門性によって異なります。エンジニアスタイルの調査では、AIエンジニアのフリーランスの月平均単価は約81万円です。

一般的に、AIプロジェクトは高度な専門知識を要求するため、単価は比較的高い傾向にあります。フリーランスエンジニアの単価は、プロジェクトの規模や期間、必要とされるスキルセットに基づいて決定されます。

なお、エンジニアのレベルによっても単価は異なり、初級AIエンジニア:は月額25万円〜50万円、中級AIエンジニアは月額50万円〜100万円、上級AIエンジニアになると月額100万円以上の案件を担当できるようになります。

単価はプロジェクトの性質や契約形態によっても変動し、短期のプロジェクトや一時的なコンサルティングの場合は、単価が高く設定されることがあります。

AIエンジニアの案件例

AIエンジニアのフリーランスとしての活動は、さまざまなプロジェクトや業界で行われています。以下は、具体的なAIエンジニアの案件例を紹介します。

案件例1:機械学習エンジニア

求人サイトのレコメンド機能の内製化と追加開発の案件です。インフラ面に強みを持ち、機械学習エンジニアリングに興味のある方を募集しています。

主な業務は、既に構築された機械学習モデルを実用化することです。作業は主にAWSのアーキテクチャ設計と機械学習モデルの実装で、求められるスキルはクラウド（AWS/GCP）での環境構築や運用経験（2年以上）です。インフラ対応がメインですが、機械学習の開発にも携わります。想定年収は700万円以上です。

案件例2: 製造業向けプロダクトのAIエンジニア

自社開発の画像アプリケーションにおけるPythonを使用した開発業務を担当する機械学習エンジニアの案件です。プロジェクトには、大手自動車メーカー向けの外観検査システムや大手食品企業向けの印字検査システム、生産の需要予測などが含まれます。

必須スキルはPythonによる開発経験、PyTorchの使用経験、画像の深層学習と機械学習の幅広い知見、GitHubやGitLabを使用したチーム開発の経験です。

向上心があり、自発的に考え行動できる方、ベンチャー企業に興味がある方、根本的な解決策を考え自ら実行できる方に向いています。想定年収は1,200万円以上です。

案件例3: 新規AI系SaaSプロダクト開発案件

AI Automation事業の既存および新規プロダクトの開発に携わるサーバーサイド開発者の募集案件です。

業務内容には、企画や設計、実装、テスト、技術選定、サービス改善、新技術の利活用など含まれます。求められるスキルは、Pythonを使った開発経験、PyTorchまたはTensorflowの使用経験、AIモデルを搭載したサーバーの開発運用経験、GCP、AWS、またはAzureでの運用経験です。想定年収は900万円以上です。