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機械学習エンジニアに未経験から転職できる?仕事内容、キャリアパス、転職のポイントまとめ

[最終更新日]2022/06/13

機械学習エンジニアになるには

AIやディープラーニングは、いま話題のキーワード。
このような業務に携わりたいなどの理由で、機械学習エンジニアを目指す方もいることでしょう。

花形とも呼べ、将来性も期待される職種ですが、そのぶん求められるスキルは高めです。

機械学習エンジニア特有のスキルもあるため、どのような技術が必要かしっかり把握し、準備を進めることが重要です。

目次

1)機械学習エンジニアの仕事内容、平均年収、将来性

機械学習エンジニアとは。コンピューターが学習する仕組みを作る職種

機械学習エンジニアは、コンピューターが学習する仕組みを作る職種です。
これらは「アルゴリズム」と呼ばれており、機械学習の中核づくりに携われることになります。

たとえば話題になっている「ディープラーニング(深層学習)」は、代表的な機械学習の1つです。加えてアルゴリズムを用いたシステム開発も、業務に含まれます。

機械学習はネットショッピングの「おすすめ」表示やダイナミックプライシング(動的価格設定)など、さまざまな分野で使われています。
機械学習エンジニアはビジネスや日々の生活を支える上で、重要な職種といえるでしょう。

機械学習のシステムは通常のシステムと異なり、開発者は入力と応答の組み合わせを一から十まで指定する必要がありません。

うまく設計することで、自ら学び成長し続けるシステムをつくることも可能です。このため、AI(人工知能)のシステムにも広く活用されています。

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアの仕事内容。■アルゴリズム開発と実装 ■データ収集と整形 ■動作環境の整備/保守・運用

機械学習エンジニアの仕事内容は、以下の3つに分かれます。

  • アルゴリズム開発と実装
  • データ収集と整形
  • 動作環境の整備/保守・運用

それぞれの項目について、順に解説していきます。

アルゴリズム開発と実装

コンピューターが自ら学ぶために使われるアルゴリズムの開発は、主な仕事の1つに挙げられます。

学習方法は大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分けられ、それぞれについていくつかのモデルが存在します。
目的を達成するためには開発に先立ち、適した学習モデルを選ぶことが重要です。

アルゴリズムの開発や、構築したアルゴリズムを使ったシステム開発は、プログラミング技術を活用できる場面です。システム開発においては要件定義から設計・実装まで、さまざまなフェーズがあります。

データ収集と整形

機械学習においては、開発の段階で「コンピューターに学習させる」フェーズが存在します。
適切に学習させるためには、データの収集と選択が重要です。データの整形も、業務の1つに挙げられます。

動作環境の整備/保守・運用

インフラなど機械学習のシステムを動作させる環境を整備することも、機械学習エンジニアの重要な業務の1つです。他のシステムとの連携も、要件として求められる場合もあるでしょう。

加えて機械学習のシステムは他のシステムと同様に、本稼働後の保守・運用業務もあります。
不具合への対応はもちろん、学習方法をブラッシュアップし実装することも重要な業務に挙げられます。

AIエンジニアとの違い

機械学習エンジニア:コンピューターがビッグデータなどから学習するためのアルゴリズムを構築する。AIエンジニア:人工知能に関するエンジニア。機械学習エンジニアを含める場合もある。

機械学習エンジニアとAIエンジニアは関連があるため混同されがちですが、異なる職種です。
それぞれの職種の特徴は、以下の通りです。

エンジニアの種類 特徴
機械学習エンジニア コンピューターがビッグデータなどから学習するためのアルゴリズムを構築するエンジニア。
自然言語処理や時系列データ解析、画像認識などの分野がある。主に学習の仕組みを担当する
AIエンジニア 人工知能に関するエンジニア。
学ぶ仕組みだけでなく、データ解析を行い課題解決の方法を提案する場合もある。機械学習エンジニアを含める場合もある

機械学習エンジニアは、データ解析やコンサルティング業務を含まない場合が多いです。「コンピューターの学習」と「システム開発」に特化した職種といえるでしょう。

機械学習エンジニアの平均年収

年収のイメージ

機械学習エンジニアの平均年収は、Indeedより約751万円と公表されています(2021年7月23日現在 ※1) 。一方で、これより低めの年収が平均的としている情報もあります。年齢によっても異なりますが、おおむね570万円~750万円程度と考えておくとよいでしょう。

この金額は、厚生労働省が公表する「令和2年賃金構造基本統計調査」ソフトウェア作成者の年収(512万円 ※2) よりも高額です。人手不足が叫ばれている職種という点もあり、努力しだいで高い年収も期待できます。

機械学習エンジニアの将来性

機械学習エンジニアの将来性については、さまざまな見込みがあります。
みずほ情報総研が2019年3月に作成した報告書(※3)によると、機械学習エンジニアと関連するAI人材は、以下のとおり不足が見込まれています。

時期 AI人材の不足 見込み
現在(2018年) 3.4万人の不足
2025年 2.7~9.7万人の不足
2030年 1.2~14.5万人の不足

機械学習エンジニアが関わるビッグデータやAIは、これからますます活用が見込まれる分野です。
この点も考えると、機械学習エンジニアの将来は明るいと考えられます。

参考文献:
※1 Indeed「日本の機械学習エンジニアの平均年収・給与」を参照

※2 e-Stat「令和2年賃金構造基本統計調査 職種(小分類)別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額(産業計)」の参照をもとに、筆者計算

※3 みずほ情報総研株式会社「- IT 人材需給に関する調査 -調査報告書」p.58-63.を参照

2)機械学習エンジニアに求められる知識・スキル

機械学習エンジニアとして活躍するためには、さまざまな知識やスキルが求められます。
ここでは主な項目として、以下の4点を取り上げました。

  • プログラミングスキル
  • データベースに関する知識
  • 統計・数学に関する知識
  • システム開発やクラウド・インフラ の経験・知識

それぞれ重要な理由も含めて、順に解説していきます。

プログラミングスキル

#その1 プログラミングスキル

機械学習のシステム開発には、主にPythonR言語が使われます。
どちらも機械学習に向く言語として、広く知られています。プログラムを組めることはもちろんですが、以下のスキルも習得しておきましょう。

  • Pythonの機械学習ライブラリを使った開発(TensorFlow、scikit-learn、Numpy、Pandasなど)
  • R言語の機械学習向けパッケージを使った開発(caret、stringr、dplyer、ggplot2など)
  • フレームワークを使った開発

加えて機械学習は、アプリケーション開発に絡めて使われる場合も多いもの。そのためJavaC言語、C++などとともに使われる場合もあります。すでにスキルをお持ちの方は、業務に役立てることでしょう。

データベースに関する知識

#その2 データベースに関する知識

データベースは効率よく高速な機械学習を実現する上で、重要な役割を果たします。
このため、データベースの設計方法はぜひ知っておきたいところです。テーブルの適切な設計やデータモデリングのスキルを身につけておくことが求められます。

データベースは、大きくRDBMSNoSQLの2種類に分けられます。
それぞれの違いを把握した上で、適切なデータベースを選ぶことが必要です。NoSQLを選ぶ場合は、キー/バリューストアとカラムストアの違いも理解しておきましょう。

あわせて、データの取り出しや更新などに関するスキルも重要です。OracleなどRDBMSを使う場合は、SQLを使いこなすことも求められます。

統計・数学に関する知識

#その3 統計・数学に関する知識

機械学習においては、さまざまな場面で統計学や数学に関する知識が求められます。
これは、多くのアルゴリズムが数学的な根拠によっているためです。

例えばパラメーター1つを調整するにも、数学がわからないと適切な調整が行えないといった場面が考えられます。加えて確率分布や確率モデルの理解には、統計学の知識が必要です。

このため実務にあたる際には標準偏差や信頼区間など統計学の知識に加えて、ベクトルや微分積分など数学の知識も求められます。
少なくとも高校の理系向けクラスで学ぶレベルの知識が必要です。

とっつきにくいと感じる方もいるかもしれませんが、業務には必要な内容。学んだことがない方は参考書を用意し、積極的に学びましょう。

システム開発やクラウド・インフラ の経験・知識

#その4 システム開発やクラウド・インフラの経験・知識

機械学習を使ったシステム開発も、機械学習エンジニアの重要な業務に挙げられます。

このため、システム開発の経験は必須。すでに何らかのプロジェクトに携わった方は、その経験を活かせます。

できればコーディングや運用の経験に加えて要件定義や設計など上流工程も経験していると、有利に働くでしょう。

また機械学習の開発においては、クラウドを活用する場合もあります。
加えて機械学習では大量のデータを高速で処理することも求められるため、インフラの構成も重要です。

目標とする結果を実現するためにも、クラウドやインフラの経験や知識を持っておくと実務に役立ちます。

3)機械学習エンジニアを目指す際に意識しておきたい3つのポイント

機械学習エンジニアを目指す際には、以下に挙げる3つのポイントを意識することが重要です。

  • Python、Rなどの言語を集中的に学ぶ
  • 「その後のキャリアパス」についても考えておく
  • ITエンジニアの転職支援に強い転職エージェントを利用する

それぞれどのような項目を意識すべきなのか、順に確認していきましょう。

Python、Rなどの言語を集中的に学ぶ

POINT1 Python、Rなどの言語を集中的に学ぶ

「2)機械学習エンジニアに求められる知識・スキル」で解説したとおり、機械学習エンジニアにはPythonやR言語など、プログラミング言語の習得が重要です。

学ぶ方法は書籍による独学や、スクールなどがあります。どの方法で学ぶ場合でも動作するシステムを独学で組めるレベルまで、スキルを高めることが必須です。

どちらも習得していない方は、Pythonから学ぶとよいでしょう。両者のなかではPythonがよく使われ、習得する難易度も高くないためです。

独学で学ぶ場合は、以下の書籍がおすすめです。

ご自身に合った書籍を選び、学ぶとよいでしょう。

おすすめエンジニアスクール一覧

プログラミング言語は、エンジニアスクールで学ぶことも可能です。特に忙しい方にとって、強い味方となるでしょう。おすすめのスクールには、以下のものがあります。

 
サービス名料金 特徴

Tech Academy
4週間/174,900円
8週間/229,900円
12週間/284,900円
16週間/339,900円
  • 講師は現役エンジニアで、サポート実績も高い
  • メンターによるサポートレベルが高い
  • 転職サポートも充実している

DIVE INTO CODE
24,300円~/月
※各コース、入学金別途あり
  • 受講生の理解度を念頭に置いたカリキュラム
  • 人材紹介会社レバレシーズと連携しているので転職活動にも有利
  • 就職できない場合は全額返金保証あり

TECH CAMP
21,780円~/月
※初月無料
  • 専属トレーナーが学習をサポートしてくれる
  • 講師に質問し放題なので、挫折しにくい
  • 短期集中型でスキルを習得できる

コードキャンプ
入学金/33,000円 受講料/165,000円 ※Pythonデータサイエンスコース
  • 専属メンターによるマンツーマンのサポート
  • 300社以上の企業がコードキャンプゲートのカリキュラムを導入
  • 技術面に関して、専属メンターが推薦状を書いてくれる

「その後のキャリアパス」についても考えておく

POINT2 「その後のキャリアパス」についても考えておく

機械学習エンジニアになり活躍することはもちろん重要ですが、この職種をゴールととらえていない方も多いことでしょう。さらに上を目指したい方には、以下の通り幅広い選択肢があります。

プロジェクトマネージャーを目指す

機械学習を使用した大規模なプロジェクトに関わりたい人は、プロジェクトマネージャーの働き方がおすすめです。

プロジェクトマネージャーとは、計画の管理を主な仕事としたマネジメント職です。
納期や製品の完成度などをコントロールし、クライアントの求める成果を提供することがプロジェクトマネージャーの役割になります。

近年はあらゆる業界にITの要素が組み込まれるようになり、プロジェクトの全体像は複雑化しています。
そうした中で、機械学習のスキル・経験を持ったプロジェクトマネージャーは重宝されることが多いでしょう。

データサイエンティストなど、AIエンジニアの職種を目指す

機械学習分野のスペシャリストとしてキャリアを進めていく際は、データサイエンティストとしてのキャリアパスがあります。

多くの企業がビッグデータの活用に注目し始める中、データの分析・調査に関する高度な知識を持つデータサイエンティストの需要は高まりを見せています。

大量のデータの中から必要な情報を抽出し分析するスキル、そして規則性を見出し、そこから見えてくる将来予測や課題の解決策を提案するスキルが求められます。

コンサルタントを目指す(ITコンサルタント)

機械学習によって打ち立てられる将来予測や解決策の提示は、多くの企業課題に役立てられます。
よって、機械学習エンジニアからコンサルタント(ITコンサルタント)の転向も、ひとつの有効なキャリアパスでしょう。

コンサルタントの定義・業務範囲はやや広範囲となりますが、シンプルに言うと「企業が抱える経営課題を解決する」仕事です。
また、ITコンサルタントにおいては経営課題の分析を行った上で、あわせて解決方法を提案します。

課題解決や顧客への価値提供にやりがいを感じる人に、向いているの職種といえます。

研究機関に転職し、研究者になる

機械学習の知識・スキルを持って研究機関で働くというキャリアパスもあります。

この場合、研究機関が対象としている分野について一定の知見が求められますが、それが適う場合は大きな価値発揮が期待できるでしょう。
多くの研究分野においてもビッグデータやディープラーニングを扱っての研究シーンが増えてきているからです。

一方で、その研究分野に対する高い関心と熱意が求められます。

フリーランスになる

機械学習分野のフリーランス案件も少なくありません。フリーランスの機械学習エンジニアとして働く選択肢もあるでしょう。

高価格帯の案件が多く、正社員のときより年収を増やすことも狙えます。

ただし、フリーランスは収入が安定しない、仕事を取りに行く営業活動なども求められるため、向き不向きの出やすい働き方です。ライフプランを立てる等しっかりと検討してからの判断をおすすめします。

どの未来を選ぶかによって、強化すべきスキルは大きく異なります。

機械学習エンジニアの仕事に慣れてから将来を考えることも、良い方法の1つです。
しかし実情としては、将来を見据えた上で機械学習エンジニアを目指す方のほうが採用されやすくなっています。

このため「機械学習エンジニアになった後」も意識し、キャリアパスを描くことをおすすめします。
あわせて、目指す方向のキャリアアップも進めておきましょう。

参考:キャリアプランについて

キャリアパスとほぼ同義の言葉で、キャリアプランがあります。
キャリアプランとは、あなたが将来に望む仕事や働き方を実現するためのプランニング(行動計画)のことをいいます。

具体的には、以下のようにプランを建てていきます。

キャリアプランの建て方 Step1 キャリアの棚卸しを行う これまで経験した業務を洗い出します。そして更に「得意なもの」「これからも続けていきたいこと」についても考えていきます。 STEP2 新たにチャレンジしたいことを考える STEP1で出したリストを見ながら、「新たにチャレンジしたいこと・実現したいこと」を考えてリストに追加します。 STEP3 実現するために、必要な知識・スキルを考える STEP2の「実現したいこと」を叶えるために、どんな知識・スキルが必要になるか、またそのために求められるアクションを考えます。 STEP4 キャリアプランのスケジュールを建てる STEP2と3で導き出した「実現したいこと」と「必要なアクション」を時系列で整理します。 ※ まず1年~3年のスパンで考えると、整理しやすいです □キャリアプランの例(ITエンジニアの場合) 1年後 実現したいこと ・リーダー職 SEとして上流工程に携わる そのためにやること 言語およびサーバー環境に関する知識 業務遂行力を高める 3年後 実現したいこと プロジェクトマネージャーとして活躍 そのためにやること 専門スキルを高める マネジメントスキルを高める 5年後 実現したいこと ITサービスの新規事業立ち上げ または独立・フリーランスに そのためにやること事業運営の上流から下流までの経験 経営の知識を深める

キャリアプランは、上記の「キャリアプランの例」にあるように時期ごとに「実現したいこと」と「そのためにやること」を表形式に落とし込むと、そのイメージを整理しやすくなります

ポイントは、半年や1年ではなく、3年・5年といった中長期的な期間を見据えることです。
自分がなぜ機械学習エンジニアを目指そうとしているのか、その根幹にある意思を知るきっかけになるでしょうし、今のうちにマスターしておくべき知識・スキルや取得しておくべき資格が出てくるかもしれません。

数か月に1度のペースでキャリアプランを考えておくと、普段においてもキャリアの軸を持てるようになり、迷いのない判断をしやすくなります。

「キャリアプラン」について詳しく見る

ITエンジニアの転職支援に強い転職エージェントを利用する

POINT3 ITエンジニアの転職支援に強い転職エージェントを利用する

機械学習エンジニアはITエンジニアのなかでも、高い専門性とスキルが求められる職種です。
独力で転職活動を進めたり、ITエンジニアの業務に詳しくない転職エージェントに依頼したりすると、ミスマッチになり入社後に後悔するかもしれません。

満足ゆく転職の実現には、ITエンジニアの転職支援に強い転職エージェントの活用がおすすめです。

キャリアアドバイザーとじっくり面談することで、キャリアアップへのアドバイスとあなたに合った転職先の紹介、選考に合格するための支援が得られます。忙しい方も安心して活動できる点も、見逃せないメリットです。

次の章で転職の成功につながる、おすすめの転職エージェントを紹介します。機械学習エンジニアへの転職に、ぜひお役立てください。

4)機械学習エンジニアへの転職に、おすすめの転職エージェント

ここからは、機械学習エンジニアとして活躍できる職場への転職を検討している方向けに、おすすめの転職エージェントを紹介します。

紹介するサービスはどれも機械学習エンジニアへの転職支援実績のあるエージェントです。

エージェントによってサポートの傾向や担当となるアドバイザーのタイプも変わりますので、まずは自分に合うエージェントを見つけていくうえで2~3登録し、「ここがフィットする」エージェントに利用を絞っていくと良いでしょう。

マイナビIT AGENT──IT・Web業界への転職支援に強い&丁寧なサポート

マイナビエージェント。ITエンジニアの方へ
マイナビIT AGENTの特徴
  • ITエンジニアの求人数は国内トップレベル。システム会社から事業会社まで幅広く網羅
  • 担当者の対応が丁寧。書類添削から面接対策までじっくり取り組んでくれる
  • 企業とのリレーションが強く、独自の非公開求人が多数
企業名 株式会社マイナビ
サービス対応地域 全国
拠点 東京(2か所)、神奈川、北海道、宮城、愛知、大阪、京都、兵庫、福岡
エンジニア公開求人数 約1.4万件(2022年6月現在)
機械学習エンジニア求人数 約600件(2022年6月現在)

マイナビITエージェントは、株式会社マイナビが運営する転職エージェントです。
マイナビの転職サービスの特徴として、「丁寧・じっくり型のサポート」、および「企業とのパイプが太い」点が挙げられます。

エンジニア系の求人も常時豊富に取り揃えており、機械学習エンジニアに関する求人数は600件。特に都市部在住の方は、求人企業の選択肢の豊富さとサポートの「質の高さ」が期待できるでしょう。

機械学習エンジニアのほかAIエンジニアやデータベースエンジニアの職種の提案も含めて、キャリアについて手厚なサポートを受けたい人におすすめです。

マイナビIT AGENTの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント

マイナビIT AGENTの所属アドバイザーは、全員がIT・Web業界に精通したプロフェッショナルです。

幅広い職種に対応している総合型転職エージェントとは異なり、エンジニアの転職事情を十分に理解しているため、転職者一人ひとりに適した開発環境や企業へのアプローチ方法についてアドバイスしてもらえます。

また、マイナビIT AGENTは優良企業のレア案件(=非公開求人)を独自に保有しています。

「非公開求人」とは?=企業が社名を明かさず人材を募集すること。▽企業が非公開求人を行う理由●企業側で急な採用が必要となり、求人を公開して募集する時間がない。●企業の人事採用側の事務コストの節約。●機密性の高いプロジェクトや事業戦略に関わる人材採用。

就業条件が恵まれているエンジニア求人には、大量の応募者が殺到する傾向があります。そのため選考の競争率も高くなりやすく、強力なライバルが数多く現れる可能性もあるでしょう。

マイナビIT AGENTの非公開求人は、専任アドバイザーを通じてのみ紹介されます。エンジニアのスキルや経験にマッチした非公開求人を個別に紹介してもらえるので競争率が低く、採用に至る確率を高めることにつながるのです。

一方のマイナビIT AGENTの注意点は、未経験者向けの求人が少なめな点、求人がやや都市部に集中している点です。

未経験者歓迎・実務経験の浅い人向けの求人を見たい」、「地方での求人を中心に見たい」という場合は、幅広い層・地域に向けて求人紹介をしているdodaリクルートエージェントパソナキャリアといった幅広い分野で評判の高いの転職サービスがおすすめです。

doda ITエンジニア──幅広く充実したボリュームの求人と、積極的な提案

doda。企業との強いリレーションで口コミ転職者満足度No.1。ITエンジニアの転職ならdoda
doda ITエンジニアの特徴
  • 全国トップレベルのITエンジニア求人数。都市部だけだなく地方求人にも強い
  • 企業からのスカウト・オファーが届きやすい
  • 転職サイト・転職エージェントどちらのサービスも利用できる
企業名 パーソルキャリア株式会社
サービス対応地域 全国
拠点 北海道、宮城、東京、神奈川、静岡、愛知、大阪、京都、兵庫、岡山、広島、福岡
エンジニア公開求人数 約30,000件(2022年6月現在)
機械学習エンジニア求人数 約300件(2022年6月現在)

doda ITエンジニアは国内大手人材会社「doda」の、ITエンジニアに特化した転職エージェントサービスです。
ITエンジニア系のエージェントは都市部に特化したところが多い中、doda ITエンジニアは都市部だけでなく地方での転職支援にも強いです。

また、dodaは求人を自分で探して応募する「転職サイト」と、求人紹介から企業への応募、日程調整までアドバイスしてもらえる「転職エージェント」両方のサービスを利用できます。
「まずは自分で機械学習エンジニアの求人をチェックしたい」という方は転職サイトのサービスを利用し、その後「応募や企業への交渉についてサポートしてほしい」となったときにエージェントサービスを利用する、という使い方もできます。

doda ITエンジニアの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント

機械学習エンジニアに関しての求人は約300件あります(2022年6月現在)。

doda ITエンジニアでは「ダイレクト・リクルーティングサービス」という仕組みを取っており、そのため実績のあるエンジニアは企業から熱意あるスカウトメールが届くことが多いでしょう。

従来の採用形式:転職者が企業に応募する形式 ダイレクト・リクルーティング:企業から転職者に直接アプローチする形式

スカウトメールは登録時のレジュメ内容をもとに送付されますので、「スカウト・オファーを沢山ほしい」という方は、レジュメ内容を充実させつつ機械学習エンジニアへの意向をアピールすることで、希望する分野の企業からのスカウト・オファーが届く可能性を高められるでしょう。

また、doda ITエンジニアでは担当にキャリアアドバイザーのほかに「プロジェクト担当」といって求人企業への採用支援を行うスタッフも就いてくれます。

dodaエンジニアITのサポートの仕組み

引用元:doda「転職エージェントのdodaがあなたをしっかりサポート

これにより、転職者は応募企業についての詳細情報を入手しやすくなり、ミスマッチ転職の回避が期待できます。

一方のdoda ITエンジニアのデメリット・注意点は、担当アドバイザーの品質にバラつきがある点です。応募・エントリーを急かされたり、希望する分野への知識の浅いアドバイザーが就いてしまうこともあるでしょう。

丁寧かつ実績のあるアドバイザーに担当に付いてほしい」という場合は、パソナキャリアJACリクルートメント(キャリアアップ、ハイクラス向け)、マイナビIT AGENTレバテックキャリア(IT/Webエンジニア向け)といった各分野で評判の高いの転職サービスがおすすめです。

レバテックキャリア──IT・Web業界の実務経験ある担当が力強くサポート

レバテックキャリア。IT/Web業界のエンジニア・クリエイター専門
レバテックキャリアの特徴
  • 担当アドバイザーは全員エンジニア経験者。専門分野において適切なサポート・アドバイスが受けられる
  • 企業情報を熟知した担当のフォローにより、書類通過率・内定決定率が高い
  • AI・ビッグデータ・FinTechなどのトレンド技術を扱う求人が豊富
企業名 レバテック株式会社
サービス対応地域 全国
拠点 東京、神奈川、大阪、福岡
エンジニア求人数 約14,000件(2022年6月現在)
機械学習エンジニア求人数 約100件(2022年6月現在)

レバテックキャリアは年収UP・キャリアUPを狙うITエンジニア経験者の支援に特化した転職エージェントです。

同サービスの特徴としては、アドバイザーの殆どが「エンジニア実務経験者」であること。IT業界についてエンジニアリングの技術的な事柄についても通じた担当が付いてくれる可能性が高いです。

また、レバテックキャリアでは求人企業の企業研究をしっかり行っています。
年3,000回以上の企業ヒアリングから得た最新情報をもとに企業別に対策を行うため、転職希望者のスキルや希望にマッチした求人紹介を得意とし、ヒアリング後の初回マッチング率は90%にものぼります。

エンジニアリングをどういった事業分野で発展させていくか」についてしっかり把握して転職活動をするうえで、自分だけの調査・研究では不安だという方はレバテックキャリアのサポートが役立つでしょう。

レバテックキャリアの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント

大手転職サービスであるdodaやマイナビには及ばないものの、レバテックキャリアは「AI」、「機械学習」、「クラウドエンジニア」、「ビックデータ」、「FinTech」などのトレンド技術を扱う求人を多く抱えており、エンジニアとしてキャリア開拓を目指す人にフィットしやすいのです。

レバテックキャリアは最新技術・トレンド技術分野の求人が豊富! DX推進:約200件 AI・機械学習:1,000件以上 ビッグデータ:約1,000件 FinTech:約500件 クラウドエンジニア:約200件
 

そのほか、レバテックキャリアでは他の転職サービスにはない良質な「非公開求人」も豊富に扱っており、サイト上では閲覧できない案件もキャリアアドバイザーを介して紹介してもらうことができます。

「非公開求人」とは?=企業が社名を明かさず人材を募集すること。▽企業が非公開求人を行う理由●企業側で急な採用が必要となり、求人を公開して募集する時間がない。●企業の人事採用側の事務コストの節約。●機密性の高いプロジェクトや事業戦略に関わる人材採用。

非公開求人の中には、大手企業のプロジェクトや高年収求人も含まれているので、「エンジニアの経験を活かし、さらなるキャリアアップをしたい」という人にとっては大きなメリットになるでしょう。

一方のレバテックキャリアの注意点は、未経験者向けの求人が少なめな点、求人がやや都市部に集中している点です。

未経験者歓迎・実務経験の浅い人向けの求人を見たい」、「地方での求人を中心に見たい」という場合は、幅広い層・地域に向けて求人紹介をしているdodaリクルートエージェントパソナキャリアといった幅広い分野で評判の高いの転職サービスがおすすめです。

Geekly──IT・Web業界の実務経験ある担当が力強くサポート

IT業界に特化した転職支援ならGEEKLY(ギークリー)。
Geeklyの特徴
  • Web業界・ゲーム業界の転職支援に強い
  • 担当アドバイザーのほとんどがITエンジニア経験者
  • 20代~40代まで、幅広い年代で転職成功実績がある
企業名 株式会社GEEKLY
サービス対応地域 全国
拠点 東京
エンジニア求人数 約14,000件(2022年6月現在)
機械学習エンジニア求人数 約200件(2022年6月現在)

ギークリーは、「ゲーム・Webサービス分野の転職支援に強い」とされる転職エージェントです。

拠点は東京のみとなっており扱う求人も東京23区内のものが大半ですが、その分アドバイザーのサポートの丁寧さで高い評価を得ており、40代・50代といったミドル・シニア層の転職支援実績も豊富です

ギークリーは好待遇の非公開求人を取り扱うことが多く、東京都内での求人を探しているエンジニアはその求人品質をチェックしておく価値があるでしょう。

機械学習エンジニア向けの求人は2022年6月時点で約200件と、豊富に取り揃えています。

Geeklyの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント

特化型エージェントだけにゲーム業界に強く、企業のコアな情報を転職希望者に提供していることに定評があります。キャリアコンサルタントの専門性も高く、エンジニアの経験やスキルレベルをしっかりと把握してくれるので、マッチングの精度が高いのも大きな特徴です。

また、エンジニア、クリエイター、ゲーム、営業など、分野ごとに専門チームを設けて、それぞれの分野の知見の深いカウンセラーがキャリア相談やおすすめの求人を紹介してくれます。

そうしたサポート体制もあって、ギークリーを利用した転職者の年収アップ率は75%といいます(※2022年2月 公式サイトより)。

一方のGeeklyの注意点は、未経験者向けの求人が少なめな点、求人がやや都市部に集中している点です。

未経験者歓迎・実務経験の浅い人向けの求人を見たい」、「地方での求人を中心に見たい」という場合は、幅広い層・地域に向けて求人紹介をしているdodaリクルートエージェントパソナキャリアといった幅広い分野で評判の高いの転職サービスがおすすめです。

ワークポート──未経験者向け支援、特にIT・Web業界へのサポートに強い

ワークポート。各業界専門の総合転職エージェント。
ワークポートの特徴
  • 全国トップレベルの求人数。特にIT・Web業界への転職支援に強い
  • 幅広い業界において、未経験者へのサポート実績が豊富
  • 転職者の希望に合わせて、「チャレンジ転職」にも力強くサポートしてくれる
企業名 株式会社ワークポート
サービス対応地域 全国
拠点 北海道、宮城、東京(2か所)、埼玉、栃木、神奈川、静岡、愛知、京都、大阪、兵庫、岡山、広島、福岡
エンジニア求人数 約15,000件(2022年6月現在)
機械学習エンジニア求人数 約100件(2022年6月現在)

ワークポート(WORKPORT)は「業界・職種未経験者」のサポートに優れており、なかでもIT・Web業界の支援に強い転職エージェントです。
全都道府県の地域を対象としており、オンライン面談も受け付けています。

また、ワークポートに登録した際に担当となってくれる転職コンシェルジュ(アドバイザー)は、積極的な求人提案をしてくれることでも知られています

転職先を検討するにあたって、できるだけ多くの求人を比較した上で応募先を決定したい人や、担当アドバイザーからの提案を多く受けたい人は、ワークポートのサポートがマッチしやすいでしょう。

ワークポートの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント

図参照:ワークポート 転職コンシェルジュとの面接シーン

引用元:転職エージェントのWORKPORT(ワークポート)で 転職相談サービスを体験してみた!

ワークポートは「未経験職種」へのサポートが手厚いことでも知られています。
今の職種から新たに機械学習エンジニアにジョブチェンジを検討している方は、ワークポートで力強い後押しをしてもらえることが期待できます。

ワークポートのここが強み! ■あなたの可能性を最大限に引き出すプロの力 ■個別の面接対策、書類作成のアドバイス

引用元:ワークポート 「転職コンシェルジュの転職相談サービス

検討の余地があれば求人を紹介する」というスタンスのエージェントのため、転職先の選択肢を広げる際にもおすすめです。

他の転職エージェントに登録したものの、想像していたほど求人を紹介してもらえなかった人や、担当者のレスポンスが鈍く転職活動が進まないと感じていた人にこそ、ワークポートを利用するメリットを実感できるはずです。

一方のワークポートのデメリット・注意点は、担当アドバイザーの品質にバラつきがある点です。応募・エントリーを急かされたり、希望する分野への知識の浅いアドバイザーが就いてしまうこともあるでしょう。

丁寧かつ実績のあるアドバイザーに担当に付いてほしい」という場合は、パソナキャリアJACリクルートメント(キャリアアップ、ハイクラス向け)、マイナビIT AGENT(IT/Webエンジニア向け)といった各分野で評判の高いの転職サービスがおすすめです。

リクルートエージェント──国内No1の求人数 転職支援ツールも充実

転職エージェントならリクルートエージェント。非公開求人からご希望に沿った求人をご紹介。転職エージェントがあなたの転職を成功に導きます。
リクルートエージェントの特徴
  • 求人数および転職支援実績 国内No1。全業種・職種において常時豊富な求人を用意
  • 担当者の提案ペースが早く、スピーディな転職を実現しやすい
  • 職務経歴書エディタや面接力向上セミナー等の「転職支援ツール」が豊富
企業名 株式会社リクルート
サービス対応地域 全国
拠点 北海道、宮城、東京(2か所)、埼玉、栃木、神奈川、静岡、愛知、京都、大阪、兵庫、岡山、広島、福岡
エンジニア求人数 約100,000件(2022年6月現在)
機械学習エンジニア求人数 約1,000件(2022年6月現在)

リクルートエージェントは国内No1の求人数と転職支援実績を誇る転職エージェントです。

リクルートエージェントの強みは全業種・職種に対して豊富な求人数を持つこと、そして長年の実績で培われたノウハウ・転職支援ツールの充実さにあります。

全国の地域で対応が可能で、各都道府県の求人も豊富です。拠点も多く、オンライン・電話のサポートはもちろん対面での面談の受けやすさも強みの一つです。

リクルートエージェントの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント

機械学習エンジニアに関しての求人は約1,000件あり、恐らく国内No1の保有数です(2022年6月現在)。

また、リクルートエージェントでは、志望企業の特徴・評判といった分析から選考のポイントまでをまとめた「エージェントレポート」を用意してくれます。
業界・企業情報はネットで公開されていないものも多いため、レポート情報はあなたの活動に大いに役立つはずです。

また、担当アドバイザーもこれまでの実績をもとに機械学習エンジニアへの転職に関する有益なアドバイスを提供してくれるでしょう。

リクルートエージェント登録後に無料で活用できる、職務経歴書を自動で作成できる「職務経歴書エディタ」や無料の「面接力向上セミナー」のサービスもおすすめです。

職務経歴書エディター
職務経歴書エディタ
テンプレートや入力例に沿って、職務経歴書を半自動で作成できるサービス。作成後にWordファイルにダウンロードして利用することも可能。
面接力向上セミナー
面接力向上セミナー
企業が「採用したい」と思える面接の必勝法が学べるセミナー。参加者の99%が「満足」以上の回答。
現在(2022年3月)はLIVE配信(オンライン)で行われている。

一方のリクルートエージェントのデメリット・注意点としては、これらサポートの提供は適切かつとても「スピーディ」であるということです。担当者によっては、活動ペースを急かしてくることもあるかもしれません。

じっくりと、自分のペースで転職活動をしたい」という場合は、パソナキャリア(全世代向け)、マイナビエージェント(若手社会人向け)、JACリクルートメントリクルートダイレクトスカウト(ハイクラス向け)にも併せて登録し、より自身にマッチするサービスを選んでおくと良いでしょう。

まとめ)未経験から機械学習エンジニアの転職は、事前の学習とキャリアパス構築を

AIイメージ

機械学習エンジニアになるためには高いスキルが求められ、学ぶべき項目も多いです。

しかしビッグデータを活用したシステムやAIに関する分野など、時代の最先端で活躍できることは大きなやりがいにつながります。

加えて高い給与が期待できさまざまなキャリアパスを選べることも、魅力に挙げられます。

機械学習エンジニアを目指したい方は本記事で解説した内容を参考にして、強化すべきスキルをピックアップし、確実に身につけることをおすすめします。

忙しい方も多いと思いますが、積極的に学ぶ姿勢が明るい未来を作ります。

加えてIT分野に強い転職エージェントの活用も、成功のポイントです。興味・関心のある方は、相談してみることをおすすめします。