- AIおよびMLの複雑さにより、AI＆MLの専門知識を必要とする求人が増加している。
- AIおよびMLの発展により、AI＆ML汎用技術家の時代は終了し、専門家の時代に入った。
- AIエンジニアは、AIシステムの開発、実装、テスト、および維持に特化しており、Pythonライブラリやビッグデータツールなどのツールを使用する。
- MLエンジニアは、MLモデルの開発、展開、および保守に焦点を当て、ソフトウェアエンジニアリングや高度な数学のスキルが必要。
- データサイエンティストは、データの収集、クリーニング、EDAの実行、統計モデルの作成などのスキルを使用し、データパターンの発見と抽出に重点を置く。
- データエンジニアは、他の役割にデータを利用可能にするプロジェクトに取り組み、データアーキテクチャとインフラストラクチャの知識が必要。
- AI研究者は、新しいアルゴリズムやAI原則の開発に焦点を当てた研究を行い、AI＆MLの強力な理論知識を示す必要がある。
- BIアナリストは、データ分析や報告に焦点を当て、コーディングやデータ分析スキルに関する面接質問がある。
私の考え：AIおよびMLの分野は広範で常に進化しており、これに伴い、AI＆MLスキルを必要とする仕事も変化しています。常に新しい求人や専門職が登場し続けるため、最新情報を把握するよう心がける必要があります。
元記事: https://www.kdnuggets.com/beginners-guide-to-careers-in-ai-and-machine-learning